Mi a közös vonás a madárrajok, a vezető nélküli légi járműcsapatok tevékenységében, az erdőtüzek elterjedésében, a forgalmi dugók vagy a csoportot alkotó egyénekre nem feltétlenül jellemző, közösségként viszont identitásformáló szokások kialakulásában?

Az, hogy mindegyik központilag irányított mechanizmusok nélküli, egymás közelében lévő egyedek helyi interakcióiból kifejlődő önszerveződő rendszerként működnek. Együttes viselkedésük nem vezethető le a részek összességéből, túlmutat azon, valami más, önálló minőség fejlődik ki belőlük. Emergens viselkedést mutatnak.

Az emergencia három esetben bír kitüntetett jelentőséggel: egyrészt, ha a rendszer szerveződése („globális rendje”) lényegesen előremutatóbb, teljesen más jellegű, mint az alkotóelemek önmagukban. Másrészt, ha az alkotóelemek a rendszer egészének összeomlása nélkül helyettesíthetők, harmadrészt, ha az eddigi alkotóelemekhez viszonyítva szélsőségesen mások és újak a frissen keletkezett minták és tulajdonságok. A részekből nem következtethetünk a felbukkanó mintákra, és a minták sem vezethetők vissza, nem egyszerűsíthetők le a részekre.

Az élővilágban gyakori jelenséget a multi-ágens rendszereken, közülük is főként az egyik legkülönlegesebben, a rajintelligencián figyelhetjük meg. E rendszerek fejlesztői a természetben rajként működő állatokról, nyájakról, madarakról, halakról, méhekről, hangyákról stb. mintázzák programjaikat, algoritmusaikat.

A decentralizált, önszerveződő rendszerek kollektív viselkedése elsősorban a mesterségesintelligencia-kutatókat ihlette meg, a „rajintelligencia” (swarm intelligence) kifejezést, egy sejtalapú robotrendszert bemutatva, 1989-ben, Gerardo Beni és Jing Wang használta először. Az első ismert kísérletben, a mesterségesélet-programon dolgozó Craig Reynolds 1987-ben madarak csoportosulását egyszerű ágensekkel – madárszerű objektumokkal, boidokkal – szemléltette.

Az egyedek nagyon egyszerű szabályokat követnek, központilag semmi nem „mondja meg” nekik, hogyan viselkedjenek. Bizonyos mértékben véletlenszerű, lokális cselekedeteik, interakcióik eredményeként a közösség intelligens „globális” viselkedést tanúsít. Magasabb szintű intelligencia fejlődik ki belőlük (emergencia).

A rajintelligencia elveinek alkalmazásával kutatók társadalmi-gazdasági jelenségek modellezése mellett fontos számítástudományi kérdésekre, például hálózati útvonaltervezésre, általában optimalizálási problémák megoldására vagy az ember számára veszélyes terepeken (romok között, óceánfenéken stb.) dolgozó mentőrobotok koordinálására stb. keresik a választ.

Az egyik legismertebb alkalmazási terület, a rajrobotika. Képviselői többek között olyan technológiákon dolgoznak, amelyek lehetővé teszik, hogy a gépek kifejlesszék saját „nyelvüket”, merítsenek a környezettel folytatott interakciókból, az egymással való kommunikációból. Az egyedeket nem felnőttekként, hanem élményeikből mindig tanuló gyerekekként képzelik el. Ezek az ágensek közvetlenül, azaz emberi beavatkozás nélkül érintkeznek a környezetükkel, kommunikálnak egymással és más, akár ember ágensekkel.

A jelen és a közeljövő fejlett robotrajai modulárisak: a rendszer elemei külön vannak választva, pontosan meghatározott interfészen keresztül kommunikálnak egymással. Így lehetséges egyes elemek lecserélése, amivel a stabilitás veszélyeztetése nélkül befolyásolható a nagy egész működése. Ez biztosítja, hogy a mindenkori feladatnak megfelelően legyenek felszerelve, de az alkalmazkodáshoz is kulcsfontosságú tényező.

Izgalmas alkalmazási terület még a hálózatként működő emberi csoportok kollektív intelligenciáját növelni hivatott mesterséges rajintelligencia. A vezérlőalgoritmusokat természetes rajokról mintázzák, a résztvevő közösségek valósidőben kapcsolódnak ilyen rendszerekhez. A technikát például nagyon pontos pénzügyi előrejelzésekhez, fogadási piacokat felülmúló teljesítmény kidolgozásához, orvosi diagnóziskészítéshez használják.

Frissítve: 2023. november 3.