يشير مصطلح تعدد مصادر AI المتعددة إلى نظام يتكون من مصادر AI أذكياء متعددين (برامج أو كيانات) يتفاعلون مع بعضهم البعض ومع بيئتهم لتحقيق هدف مشترك أو حل مشكلة معقدة.
في نظام متعدد مصادر AI المتعددة، يتمتع كل وكيل بقدراته ومعارفه وأهدافه الخاصة، والتي قد تختلف عن تلك الخاصة بمصادر AI المتعددة الآخرين. يمكن لهؤلاء مصادر AI المتعددة العمل معًا ومشاركة المعلومات والتعاون لتحقيق هدف مشترك.
تُستخدم أنظمة تعدد مصادر AI المتعددة في مجالات مختلفة مثل:
1- الذكاء الاصطناعي (AI): لتمكين الروبوتات أو مصادر AI البرامجية من التفاعل مع بعضهم البعض ومع بيئتهم.
2- الرؤية الحاسوبية: لتمكين كاميرات وأجهزة كمبيوتر متعددة من العمل معًا لتحليل الصور أو مقاطع الفيديو.
3- الروبوتات: لتمكين روبوتات متعددة من تنسيق أفعالها وتحقيق هدف مشترك.
4- الأنظمة المستقلة: لتمكين المركبات أو الطائرات بدون طيار أو الأنظمة المستقلة الأخرى من التفاعل مع بعضها البعض ومع بيئتها.
يمكن تصنيف مصادر AI المتعددة في نظام متعدد مصادر AI المتعددة إلى أنواع مختلفة:
1- مصادر AI المتعددة المستقلون: يعملون بشكل مستقل دون تحكم خارجي.
2- مصادر AI المتعددة المتعمدون: يتخذون القرارات بناءً على التفكير وحل المشكلات.
3- مصادر AI المتعددة التفاعليون: يستجيبون للأحداث أو المواقف دون تفكير.
4- مصادر AI المتعددة العقلانيون بشكل محدود: يوازنون بين المعقولية والقيود في اتخاذ القرارات.
تتمتع أنظمة مصادر AI المتعددة المتعددين بالعديد من الفوائد، بما في ذلك:
1- زيادة المرونة: تمكن مصادر AI المتعددة المتعددين من التكيف مع الظروف المتغيرة.
2- تحسين قابلية التوسع: يسمح للنظام بالنمو واستيعاب المزيد من مصادر AI المتعددة حسب الحاجة.
3- زيادة المتانة: توفر خطة احتياطية في حالة فشل أحد مصادر AI المتعددة أو عدم توفره.
4- تحسين عملية اتخاذ القرار: تمكن مصادر AI المتعددة من مشاركة المعرفة والخبرة والرؤى لتحسين عملية اتخاذ القرارات الصحيحة.
ومع ذلك، تقدم أنظمة مصادر AI المتعددة المتعددين أيضًا تحديات، مثل:
1- تعقيد التنسيق: يتطلب آليات لإدارة التفاعلات بين مصادر AI المتعددة.
2- الأهداف المتضاربة: قد تنشأ عندما يكون للمصادر AI أهداف أو أولويات مختلفة.
3- النفقات العامة للاتصالات: يمكن أن تكون عالية بسبب الحاجة إلى مشاركة مصادر AI المتعددة للمعلومات.