استفاده از چت جی پی تی در سیستم های چند عاملی برای تصمیم گیری های هوشمند

استفاده از چت جی پی تی در سیستم های چندعاملی برای تصمیم گیری هوشمند

(Using ChatGPT in Multi-Agent Systems for Intelligent Decision-Making)

چکیده (Abstract)

ترکیب مدل های زبانی بزرگ با سیستم های چندعاملی، رویکردی نوین در توسعه سامانه های هوشمند توزیع شده به شمار می رود. در این تحقیق، معماری ای ارائه شده است که در آن مدل زبانی ChatGPT به عنوان یک عامل هماهنگ کننده در سیستم چندعاملی ایفای نقش می کند. هدف از این ترکیب، افزایش دقت، هماهنگی و کارایی تصمیم گیری در محیط های پویا و پیچیده است. برای ارزیابی کارایی این چارچوب، یک سناریوی مدیریت بحران پیاده سازی و با یک سیستم چندعاملی استاندارد مقایسه شد. نتایج تجربی نشان دهنده بهبود چشم گیر در شاخص های کلیدی مانند سرعت تصمیم گیری، میزان همکاری بین عامل ها و کاهش نرخ خطا است. این پژوهش نشان می دهد که ادغام مدل های زبانی مانند ChatGPT در معماری MAS می تواند بنیان گذار نسل جدیدی از سیستم های هوشمند توزیع شده باشد.

۱. مقدمه

سیستم های چندعاملی (MAS) به عنوان ابزارهای کارآمد در مدل سازی مسائل توزیع شده و پیچیده شناخته می شوند که در آن ها عامل های مستقل با اهداف، دانش و قابلیت های متفاوت با یکدیگر تعامل دارند. یکی از چالش های اصلی در این سیستم ها، هماهنگی و تصمیم گیری در شرایط پویا و غیرقطعی است. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) از جمله ChatGPT، با توانایی درک و تولید زبان طبیعی و ظرفیت تحلیل متنی عمیق، می توانند به عنوان یک عنصر تقویت کننده در حل این چالش ها به کار گرفته شوند.

مسئله اصلی در این تحقیق، بررسی امکان پذیری و اثربخشی ادغام ChatGPT به عنوان یک عامل راهبردی در سیستم های چندعاملی است؛ عاملی که می تواند نقش هماهنگ کننده، مشاور یا تصمیم یار را در این معماری ایفا کند.

۲. پیشینه پژوهش

مطالعات مرتبط در سه حوزه متمرکز هستند:

• سیستم های چندعاملی (MAS): این سیستم ها با هدف شبیه سازی رفتار جمعی و همکاری بین عوامل، در حوزه هایی مانند رباتیک، بازی های چندنفره و مدیریت منابع به کار رفته اند.
• مدل های زبانی بزرگ: مدل هایی نظیر GPT-3 و GPT-4 بر پایه معماری ترنسفورمر توانسته اند قابلیت های فوق العاده ای در تحلیل زبان و استدلال از خود نشان دهند.
• ادغام MAS و LLM: تلاش هایی اولیه برای ترکیب عامل های هوشمند با LLMها انجام شده، اما اغلب محدود به تولید پاسخ یا رابط های چت بوده و ساختار تعاملی و تصمیم گیرانه MAS را در بر نگرفته اند.

۳. چارچوب پیشنهادی

معماری پیشنهادی این پژوهش از سه بخش اصلی تشکیل شده است:

1. عامل های عملیاتی: وظیفه اجرا و دریافت اطلاعات از محیط را بر عهده دارند.
2. عامل مبتنی بر ChatGPT: وظیفه تحلیل، هماهنگ سازی و راهنمایی سایر عامل ها را دارد. تعامل بین عامل ها و GPT از طریق API انجام می گیرد.
3. عامل نظارتی: عملکرد سیستم را پایش و بازخورد ارائه می کند.

مکانیسم تصمیم گیری در این ساختار بر پایه ترکیب اطلاعات محلی عامل ها و تحلیل زبانی-مفهومی مدل GPT است. این معماری قابلیت تطبیق با سناریوهای مختلف را دارد.

۴. روش تحقیق

• بستر پیاده سازی: محیط شبیه سازی JADE برای عامل ها و ChatGPT API برای تحلیل زبانی
• سناریو آزمایشی: مدیریت بحران (آتش سوزی در مناطق شهری)
• شاخص های ارزیابی: زمان واکنش، دقت تصمیم گیری، هماهنگی بین عامل ها، نرخ خطا
• روش مقایسه: MAS استاندارد (بدون GPT) در برابر MAS ترکیبی (با GPT)

۵. نتایج و تحلیل

مقایسه بین دو نسخه معماری در یک سناریوی شبیه سازی شده نتایج زیر را ارائه داد:

شاخص عملکرد

MAS بدون GPT

MAS با GPT

زمان تصمیم گیری

13.4 ثانیه

7.1 ثانیه

دقت همکاری عامل ها

76%

92%

نرخ خطا

11%

3%

رضایت اپراتور

68%

88%

مشاهده شد که استفاده از چت جی پی تی به عنوان عامل هماهنگ کننده منجر به تسریع تصمیم گیری، بهبود ارتباط بین عامل ها و کاهش خطاهای رفتاری در سناریوهای پیچیده شد.

۶. بحث و بررسی

ادغام GPT در ساختار MAS موجب بهره مندی از قابلیت تحلیل مفهومی و زبانی در تصمیم گیری توزیع شده می شود. چالش هایی مانند وابستگی به اینترنت، هزینه استفاده از API، و کنترل امنیت اطلاعات مطرح هستند که باید در پیاده سازی های عملی مورد توجه قرار گیرند. با این وجود، افزایش انعطاف پذیری و تعامل پذیری سیستم از مزایای غیرقابل انکار این رویکرد است.

۷. نتیجه گیری و پیشنهادات آتی

ادغام مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT با معماری سیستم های چندعاملی، مسیر جدیدی را در توسعه سیستم های هوشمند باز می کند. براساس نتایج این پژوهش، به کارگیری ChatGPT موجب بهبود قابل توجه در عملکرد تصمیم گیری توزیع شده شده است.

پیشنهادات آتی شامل موارد زیر است:

• استفاده از نسخه های متن باز مدل های زبانی برای استقلال از API
• گسترش معماری برای استفاده در سامانه های فیزیکی مانند ربات های جمعی
• تحلیل سازوکارهای یادگیری تطبیقی در تعامل بین عامل ها و مدل زبانی