Рубрики
IRIS Продукты и технологии

Distributed Artificial Intelligence with InterSystems IRIS

Author: Sergey Lukyanchikov, Sales Engineer at InterSystems

What is Distributed Artificial Intelligence (DAI)?

Attempts to find a “bullet-proof” definition have not produced result: it seems like the term is slightly “ahead of time”. Still, we can analyze semantically the term itself – deriving that distributed artificial intelligence is the same AI (see our effort to suggest an “applied” definition) though partitioned across several computers that are not clustered together (neither data-wise, nor via applications, not by providing access to particular computers in principle). I.e., ideally, distributed artificial intelligence should be arranged in such a way that none of the computers participating in that “distribution” have direct access to data nor applications of another computer: the only alternative becomes transmission of data samples and executable scripts via “transparent” messaging. Any deviations from that ideal should lead to an advent of “partially distributed artificial intelligence” – an example being distributed data with a central application server. Or its inverse. One way or the other, we obtain as a result a set of “federated” models (i.e., either models trained each on their own data sources, or each trained by their own algorithms, or “both at once”).

Рубрики
IRIS Продукты и технологии

Распределенный искусственный интеллект на платформе InterSystems IRIS

Автор: Сергей Лукьянчиков, инженер-консультант InterSystems

Что такое распределенный искусственный интеллект?

Попытки отыскать «железное» определение ничего не дали: видимо, понятие немного «обогнало время». Но можно попробовать разобрать семантически само понятие – тогда получится, что распределенный искусственный интеллект это тот же самый ИИ (см. наши попытки дать «прикладное» определение), только еще и разнесенный на несколько компьютеров, не объединенных в единый вычислительный кластер (ни по данным, ни по приложениям, ни по доступу к отдельным компьютерам в принципе). Т. е. в абсолюте, распределенный искусственный интеллект должен быть распределен так, чтобы ни с одного из участвующих в этом «распределении» компьютеров не было возможности получить прямой доступ ни к данным, ни к приложениям других компьютеров: единственной альтернативой становится передача фрагментов данных или скриптов приложений через «явные» сообщения. Любые отступления от этого абсолюта, по идее, приводят к возникновению «частично распределенного искусственного интеллекта» – например, данные распределены, а сервер приложений общий. Или наоборот. Так или иначе, мы получаем на выходе набор «федерированных» моделей (т. е. либо обученных каждая на своем источнике данных, либо обученных каждая своим алгоритмом, либо «и то и другое вместе»).

Рубрики
IRIS

Роботизация искусственного интеллекта на платформе InterSystems IRIS

Автор: Сергей Лукьянчиков, инженер-консультант InterSystems

Договариваемся о терминологии

Робот не обязан быть ни большим, ни человекоподобным, ни в принципе материальным (в пику википедии, которая, впрочем, спустя пару абзацев смягчает начальную формулировку и допускает нематериальность робота). Робот – это автомат в алгоритмическом смысле, автомат для автономного (алгоритмического) решения каких-то задач. Включающий вечером фонари детектор освещенности – робот. Разбирающий мэйлы на «внешние» и «внутренние» почтовый клиент – тоже.

Искусственный интеллект (в узкоприкладном понимании, википедия его снова не разделяет) это алгоритмы для извлечения зависимостей из данных. Он сам по себе никаких задач решать не будет, для этого его нужно сначала реализовать в виде конкретных аналитических процессов (входные данные, модели, выходные данные, управление процессом). Аналитический процесс, выступающий «носителем искусственного интеллекта» может быть запущен человеком, может быть запущен роботом. И остановлен тоже, или тем, или другим. И управляем тоже.