که هوش مصنوعی غیرمتمرکز نیز نامیده می شود ، زیرمجموعه ای از تحقیقات که به توسعه راه حل های توزیع شده برای مسائل اختصاص دارد. DAI ارتباط نزدیکی با دارد و ریشه آن است.
 هوش مصنوعی توزیع شده (DAI) روشی برای حل مسائل پیچیده ی یادگیری، برنامه ریزی و تصمیم گیری است. به علت قابلیت موازی سازی ، قادر است از محاسبات بزرگ مقیاس و پخش بودن منابع محاسباتی استفاده کند. این خصوصیات باعث می شود که بتواند مسائلی را که نیاز به پردازش مجموعه داده های بسیار بزرگ دارند را حل کند. سیستم های DAI متشکل از گره های مستقل پردازش یادگیری ( ) هستند که اغلب در مقیاس بسیار وسیعی پراکنده شده اند. گره های DAI می توانند به طور مستقل عمل کنند و راه حل های جزئی با ارتباط بین گره ها ، غالباً به صورت غیرهم زمان ، تلفیق می شوند. به علت برتری در مقیاس ، سیستم های DAI پایدار و انعطاف پذیر هستند و بنا به نیاز می توانند با هم کار کنند. به علاوه ، DAI سیستم ها به نحوی بنا شده اند که می توانند با تغییرات در صورت مسئله یا داده های به کار رفته سازگار شوند به علت مقیاس و سختی در راه اندازی دوباره.
 در سیستم های DAI لزومی ندارد همه ی داده ها در یک نقطه تجمع یابند، بر خلاف هوش مصنوعی متمرکز که به نود های پردازشی وابسته هستند و نود های آن از لحاظ جغرافیایی به هم نزدیک هستند. به همین خاطر سیستم های DAI معمولا بر روی نمونه ای یا قسمت هایی از دیتاست های بزرگتر عمل می کنند. به علاوه دیتاست اولیه در طول عملیات یک DAI سیستم ممکن است تغییر کند یا به روز شود.
 هداف هوش مصنوعی توزیع شده ، حل مشکلات ، برنامه ریزی ، یادگیری و درک در است، به ویژه اگر به داده های زیادی احتیاج داشته باشند ، با توزیع مسئله در گره های پردازشی مستقل (عوامل). برای رسیدن به هدف ، DAI نیاز به موارد زیر دارد:
 
 
 دلایل زیادی برای تمایل به توزیع اطلاعات یا کار کردن با سیستم های چند عامل وجود دارد. مشکلات اصلی در تحقیقات DAI شامل موارد زیر است:
 
 
 در سال 1975 هوش مصنوعی توزیع شده به عنوان زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی ظهور کرد که با تعاملات بین عوامل هوشمند سروکار داشت [2]. سیستم های هوش مصنوعی توزیع شده به عنوان گروهی از موجودات هوشمند ، به نام عامل ها، که با همکاری ، همزیستی یا رقابت تعامل برقرار می کنند تصور می شد. DAI به دو دسته ی سیستم های چند عامله و حل مسئله توزیع شده تقسیم می شود [1]. در عاملی تمرکز اصلی بر آن است که چگونه عامل ها دانش و فعالیت های خود را هماهنگ می کنند. برای حل مسئله توزیع شده تمرکز اصلی چگونگی تجزیه و و ساخت راه حل هاست.
 سیستم های چند عاملی و حل مسئله توزیع شده دو رویکرد اصلی DAI هستند. برنامه ها و ابزارهای بی شماری وجود دارد.
 دو نوع DAI پدید آمده است:
 
 DAI می تواند رویکردی از پایین به بالا به AI را اعمال کند ، مشابه معماری و همچنین رویکرد معمول از بالا به پایین AI. علاوه بر این ، DAI همچنین می تواند ابزاری در بحث باشد.
 مناطقی که DAI استفاده شده است:
 
 
 
 
 
 مفهوم عوامل: عوامل را می توان به عنوان موجوداتی مجزا با مرزهای استاندارد و رابط هایی که برای حل مسئله طراحی شده اند ، توصیف کرد.
 مفهوم چند عامل: سیستم چند عاملی به عنوان شبکه ای از عوامل تعریف می شود که به طور ضمنی یک موجود واحد را می سازند مانند جامعه که برای حل مسئله کار می کنند که یک عامل به تنهایی نمی تواند آنها را حل کند.
 مفهوم کلیدی مورد استفاده در DPS و MABS مفهومی است که نامیده می شود. عامل یک موجود مجازی (یا فیزیکی) است که درکی از محیط اطراف دارد و بر اساس آن عمل می کند. یک عامل معمولاً می تواند برای رسیدن به یک هدف مشترک با یک عامل دیگر در همان سیستم ارتباط همکاری کند که یک عامل به تنهایی نمی تواند به آن برسد. این سیستم ارتباطی از یک زبان ارتباطی بین عاملی استفاده می کند .
 یک طبقه بندی مفید ، تقسیم عوامل به موارد زیر است:
 
 
 معماری های عامل شناخته شده که توصیف می کند که ساختار داخلی یک عامل چگونه است :
 
 
 
 
 چالش های موجود در هوش مصنوعی توزیع شده عبارتند از:
 1 نحوه انجام ارتباط و تعامل بین عوامل و اینکه از کدام زبان یا پروتکل های ارتباطی استفاده می شود.
 2 نحوه اطمینان از انسجام عامل ها.
 3 چگونه می توان با فرمول بندی ، توصیف ، تجزیه و تخصیص ، نتایج را در گروه "عوامل هوشمند" تشکلیل داد.
 
 
 
 
 
 Artificial Intelligence Review, 6(1):35-66, 1992.
 and design support. Journal of Intelligent Manufacturing, 11(6):573-589, 2000.
{"title": "هوش مصنوعی توزیع شده", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%87%D9%88%D8%B4_%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C_%D8%AA%D9%88%D8%B2%DB%8C%D8%B9_%D8%B4%D8%AF%D9%87&oldid=32128660", "language": "fa"}