分布式人工智能 (DAI)

人工智能的众多方法之一是分布式人工智能 (DAI)。它用于通过复杂的学习方法、大规模的规划和决策进行学习。它可以在不同领域使用广泛的计算资源。这意味着它可以轻松处理和分析大量数据并快速解决问题。

在这样的系统中有许多代理或自主学习节点。这些节点高度分散，相互独立。因此，使用分布式人工智能的机器学习系统具有很强的适应性和可靠性。这意味着在对作为问题输入的数据文件进行任何更改后，不必完全重新部署 DAI 系统。

分布式人工智能使用并行系统进行计算。许多相互独立的“节点”或学习代理位于地理上不同的地方。并行处理允许系统最大程度地使用所有计算资源。由于其强大的处理能力，可以快速分析庞大的数据集，每个部分都由一个单独的节点进行分析。如果要对提供给系统的数据进行更改，则重新部署相应的节点，而不是整个系统。

解决方案的集成是通过代理或节点之间的有效通信系统完成的。这确保了处理是有弹性的。与集中式 AI 系统不同，DAI 系统中的数据不必提供给单个位置。数据集可以随时间更新。节点可以就解决方案动态地相互交互，并具有实现解决方案所需的技能。因此，DAI 被认为是机器学习和人工智能的最佳方法之一。