Умные пространства будущего: ИИ, экология и человек

Автор: Денис Аветисян

Новая статья рассматривает концепцию «агентных сред» — интеллектуальных систем, объединяющих возможности генеративного ИИ и принципы устойчивого развития для создания комфортной и экологичной среды обитания.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Исследование посвящено разработке ИИ-агентов, использующих генеративный ИИ, многоагентные системы и граничные вычисления для минимизации экологического воздействия технологий и повышения качества жизни с приоритетом на конфиденциальность пользователей.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, его широкое внедрение часто сопровождается значительным экологическим следом. В данной работе, ‘Toward Agentic Environments: GenAI and the Convergence of AI, Sustainability, and Human-Centric Spaces’, предложена концепция «агентных сред» — принципиально нового подхода к организации ИИ, сочетающего генеративные модели, многоагентные системы и периферийные вычисления для снижения энергопотребления и повышения устойчивости. Ключевым результатом исследования является демонстрация возможности создания интеллектуальных экосистем, оптимизирующих использование ресурсов и обеспечивающих защиту данных пользователей. Способны ли агентные среды стать основой для действительно «зеленых» и ориентированных на человека технологий будущего?

За пределами «Умных» Систем: Рождение Агентивных Ссред

Традиционные “умные” среды часто концентрируются на автоматизации процессов, что нередко приводит к пренебрежению вопросами устойчивости и комплексного воздействия на окружающую среду. В стремлении к повышению эффективности и удобства, подобные системы зачастую игнорируют долгосрочные последствия, такие как потребление энергии, образование отходов и влияние на биоразнообразие. В результате, автоматизация, хотя и облегчает отдельные задачи, может усугубить экологические проблемы и привести к дисбалансу в сложных экосистемах. Такой подход, ориентированный исключительно на техническую оптимизацию, требует пересмотра в пользу более целостного и ответственного проектирования, учитывающего не только функциональность, но и долгосрочное благополучие планеты.

Агентивные среды представляют собой принципиально новый подход к взаимодействию искусственного интеллекта с окружающим миром. В отличие от традиционных “умных” систем, которые пассивно реагируют на внешние стимулы, агентивные среды предполагают активное формирование окружающей действительности искусственным интеллектом для достижения позитивных результатов. Такие системы не просто автоматизируют существующие процессы, но и способны самостоятельно определять цели и реализовывать стратегии для их достижения, оптимизируя использование ресурсов и повышая устойчивость окружающей среды. Это предполагает переход от реактивного к проактивному интеллекту, способному предвидеть последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям, создавая, таким образом, динамичные и саморегулирующиеся системы.

Реализация активно действующих сред требует схождения передовых методов искусственного интеллекта, включая генеративные модели и многоагентные системы, функционирующие непосредственно на периферии сети — то есть, ближе к источнику данных и пользователю. Примечательно, что даже единый запрос к языковой модели, такой как ChatGPT, может потребовать энергии, эквивалентной 17 минутам работы лампы накаливания мощностью 60 ватт. Этот факт подчеркивает необходимость оптимизации алгоритмов и аппаратного обеспечения для снижения энергопотребления, особенно при масштабировании подобных систем и создании действительно устойчивых и эффективных интеллектуальных сред.

Парадокс Устойчивости: Когда Оптимизация Ведет к Расточительству

“Парадокс устойчивого развития” демонстрирует, что оптимизация отдельных компонентов системы не всегда приводит к снижению общего потребления ресурсов. Эффект отскока, или rebound-эффект, возникает, когда повышение эффективности в одной области стимулирует увеличение потребления в другой, нивелируя первоначальные выгоды. Например, повышение энергоэффективности оборудования может привести к снижению затрат на энергию, что, в свою очередь, стимулирует более интенсивное использование этого оборудования или приобретение дополнительных устройств, компенсируя экономию энергии. Данный эффект может возникать на различных уровнях — от индивидуального потребления до масштабов целых отраслей, подчеркивая важность системного подхода к оценке экологического воздействия и необходимости учета косвенных последствий повышений эффективности.

Агентные среды решают проблему «парадокса устойчивости» путем интеграции комплексного учета углеродного следа непосредственно в процесс принятия решений искусственным интеллектом. Это означает, что каждый шаг и действие, выполняемое AI-агентом, оценивается с точки зрения его влияния на выбросы парниковых газов. Внедрение такой системы позволяет учитывать не только прямые затраты энергии, но и косвенные последствия, возникающие в результате выполнения задач. Результатом является возможность оптимизации действий агента не только по критерию эффективности, но и по критерию минимизации углеродного следа, обеспечивая более устойчивые и экологически ответственные решения.

Интеграция комплексного учёта выбросов углерода в процесс принятия решений искусственным интеллектом (ИИ) позволяет оценивать экологическое воздействие на системном уровне, гарантируя, что повышение эффективности действительно приводит к устойчивому развитию. Например, обучение современных больших языковых моделей (LLM) генерирует 552 метрические тонны выбросов CO₂, что сопоставимо с годовыми выбросами 123 автомобилей с бензиновым двигателем. Данный факт подчеркивает необходимость разработки и внедрения энергоэффективных алгоритмов и архитектур ИИ для минимизации экологического следа.

Физический Мир и Виртуальное Пространство: Соединяя Несоединимое

Агентные среды используют сочетание Физического ИИ и цифровых двойников для создания динамической связи между виртуальным и физическим мирами. Физический ИИ включает в себя датчики, актуаторы и вычислительные ресурсы, внедренные в физическую среду, собирающие данные и осуществляющие действия. Цифровые двойники представляют собой виртуальные репрезентации физических объектов или систем, обновляемые в реальном времени данными, полученными от Физического ИИ. Эта интеграция позволяет агентам ИИ воспринимать состояние физической среды, моделировать ее поведение и планировать действия, влияющие на реальный мир. Взаимодействие между виртуальной и физической составляющими осуществляется через двусторонний поток данных, обеспечивающий постоянную синхронизацию и адаптацию системы.

Мировые модели позволяют агентам искусственного интеллекта прогнозировать и планировать действия в динамических средах, что обеспечивает оптимизацию распределения ресурсов и минимизацию отходов. В основе лежит создание цифрового представления окружающей среды, в котором агент может симулировать различные сценарии и оценивать последствия своих действий до их фактического выполнения. Это достигается за счет использования алгоритмов прогнозирования, основанных на данных, собранных из физического мира и цифровых двойников, позволяя агенту предвидеть изменения и адаптировать свои планы для достижения оптимальных результатов с точки зрения эффективности использования ресурсов и снижения негативного воздействия на окружающую среду. Точность прогнозов напрямую влияет на эффективность планирования и, как следствие, на снижение издержек и потерь.

Слияние физического и виртуального пространств позволяет внедрять проактивные решения в различных областях — от городской инфраструктуры до личного благополучия. При этом, даже базовые запросы к большим языковым моделям (LLM) потребляют значительное количество энергии — около 10 килоджоулей, что примерно в десять раз превышает энергопотребление стандартного поиска в Google. Данный факт подчеркивает критическую важность оптимизации алгоритмов и инфраструктуры для снижения энергозатрат и обеспечения устойчивого развития систем, использующих агентные среды и цифровые двойники.

Сферы Применения: Новая Парадигма Взаимодействия

Агентные среды находят всё более широкое применение как в личной, так и в профессиональной сферах жизни. В рамках “умных домов” и носимых устройств, они позволяют оптимизировать энергопотребление, автоматизировать рутинные задачи и обеспечивать персонализированный комфорт, адаптируясь к потребностям и предпочтениям пользователя. В профессиональной среде, подобные системы способны значительно повысить эффективность работы, автоматизируя процессы, оптимизируя распределение ресурсов и предоставляя сотрудникам инструменты для более продуктивной деятельности. Это достигается за счёт способности агентов самостоятельно анализировать данные, принимать решения и действовать в соответствии с поставленными целями, освобождая человека от монотонной работы и позволяя сосредоточиться на более сложных и творческих задачах.

Городская среда способна претерпеть значительные улучшения благодаря внедрению интеллектуальных систем, оптимизирующих ключевые аспекты жизнедеятельности. Передовые алгоритмы анализа данных позволяют эффективно управлять транспортными потоками, снижая заторы и время в пути, а также повышая безопасность дорожного движения. Параллельно, интеллектуальные системы энергоменеджмента способны значительно сократить потребление энергии в масштабах города, оптимизируя работу освещения, отопления и других коммунальных служб. Не менее важна оптимизация систем общественной безопасности, включающая интеллектуальный анализ видеопотоков для оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации и предотвращения правонарушений. В совокупности, эти инновации направлены на создание более комфортной, безопасной и экологичной городской среды, повышая качество жизни горожан и способствуя устойчивому развитию.

Реализация агентных сред, несмотря на их потенциал, требует неукоснительного соблюдения принципов защиты данных и обеспечения автономии пользователей. Прогнозы указывают на то, что к 2027 году процессы, управляемые искусственным интеллектом, могут потреблять до половины водных ресурсов Соединенного Королевства. Это подчеркивает острую необходимость в ответственном управлении данными и ресурсами, а также в разработке механизмов, гарантирующих, что автоматизация не приведет к неконтролируемому истощению природных ресурсов и нарушению прав граждан на конфиденциальность и контроль над собственной информацией. Недостаточное внимание к этим аспектам может нивелировать все преимущества, предоставляемые новыми технологиями, и создать серьезные экологические и социальные проблемы.

Всепроникающий Интеллект и Будущее Взаимодействия

Агентные среды представляют собой эволюцию концепции всепроникающего интеллекта, создавая пространства, которые не просто реагируют на присутствие человека, но и активно предвосхищают его потребности и предпочтения. В отличие от пассивных систем, эти среды способны к автономному действию, используя данные, полученные от сенсоров и анализа поведения, для адаптации освещения, температуры, мультимедийного контента и даже планирования задач. Такой подход подразумевает создание цифровых экосистем, где окружающая среда становится интеллектуальным помощником, обеспечивающим комфорт, повышающим продуктивность и улучшающим общее качество жизни. Реализация агентивных сред требует интеграции продвинутых алгоритмов машинного обучения, сенсорных сетей и систем управления, способных к комплексному анализу и принятию решений в реальном времени.

Дальнейшие исследования в области продвинутых многоагентных систем и периферийных вычислений (edge computing) открывают значительные возможности для оптимизации и повышения устойчивости интеллектуальных сред. В частности, распределенная обработка данных, приближенная к источнику, позволяет снизить задержки и нагрузку на централизованные серверы, что критически важно для приложений реального времени. Сочетание многоагентных систем, способных к автономному взаимодействию и принятию решений, с периферийными вычислениями позволяет создавать самоорганизующиеся и адаптивные системы, способные эффективно реагировать на изменяющиеся условия окружающей среды и потребности пользователей. Такой подход обеспечивает не только повышение эффективности использования ресурсов, но и существенное увеличение надежности и отказоустойчивости интеллектуальных сред, поскольку отказ одного из агентов или узла вычислений не приводит к полной остановке системы.

Предполагаемый сдвиг парадигмы в сторону всепроникающей интеграции технологий в повседневную жизнь обещает не только повышение комфорта и эффективности, но и формирование гармоничных отношений между человеком и окружающей средой. Однако, масштаб потребления энергии, иллюстрируемый прогнозируемым увеличением выбросов Google на 48% в ближайшие годы, подчеркивает необходимость пристального внимания к вопросам устойчивости. Внедрение принципов «умной» среды должно сопровождаться разработкой энергоэффективных решений и оптимизацией использования ресурсов, чтобы избежать усугубления экологических проблем. Успешная реализация этой концепции требует не просто технологических инноваций, но и осознанного подхода к балансу между прогрессом и сохранением планеты для будущих поколений.

Исследование, посвященное созданию агентных сред, подчеркивает важность минимизации экологического следа технологий. В этом контексте, слова Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы должны знать, что мы знаем, и что мы не знаем». — приобретают особое значение. Подобно тому, как Гильберт стремился к основательности в математике, данная работа стремится к глубокому пониманию взаимодействия между искусственным интеллектом, устойчивым развитием и потребностями человека. Построение действительно «умных» городов и систем требует не только технологических инноваций, но и четкого осознания границ наших знаний и ответственности за будущее, особенно в контексте многоагентных систем и генеративного ИИ.

Что же дальше?

Предложенная концепция «агентных сред» — не столько решение, сколько обозначение неизбежной сложности. Любая система, стремящаяся к устойчивости через интеграцию генеративного искусственного интеллекта и распределенных вычислений, сталкивается с фундаментальным вопросом: возможно ли вообще обуздать энтропию? Не кажется ли, что стремление к оптимизации ресурсов — это лишь отсрочка неминуемого, подобно тщательному ремонту стареющего механизма? Успех подобной архитектуры будет зависеть не столько от совершенства алгоритмов, сколько от способности признать ограниченность любого расчета.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не столько улучшение отдельных компонентов, сколько анализ возникающих эмерджентных свойств. Как взаимодействие множества агентов, оптимизирующих различные аспекты городской среды, повлияет на социальную структуру и приватность? Не приведет ли стремление к «умной» оптимизации к непредсказуемым последствиям, подобно побочным эффектам лекарства? И, наконец, насколько искренне мы готовы принять тот факт, что стабильность — часто лишь иллюзия перед лицом перемен.

В конечном счете, ценность предложенного подхода заключается не в создании идеальной системы, а в постановке правильных вопросов. Ведь любая система стареет — вопрос лишь в том, сделает ли она это достойно, признавая свою конечность и стремясь к гармонии со временем, а не к победе над ним.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15787.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 11:54