一只螞蟻很渺小，一群螞蟻很偉大：如何構造“人工群體智能”？
如何構造出像蟻群一樣的群體智能系統(tǒng)？（pixabay/SandeepHanda）
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長期以來，科學家們在許多社會性昆蟲群體中觀察到了一種看似矛盾的現(xiàn)象：構成群體的每一個體都不具有智能或僅具有有限的智能，但整個群體卻表現(xiàn)出遠超任一個體的智能行為。這種在群體層面上展現(xiàn)出的智能，通常被稱為“群體智能”（Swarm/Collective Intelligence）。在群體智能現(xiàn)象中，可以觀察到兩個重要性質(zhì)：個體智能的放大效應、群體協(xié)同的規(guī)?？蓴U展性。
互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展將大量人類個體連接到網(wǎng)絡空間（Cyberspace）中。那么，是否有可能將群體智能的基本原理應用于通過網(wǎng)絡互聯(lián)的大規(guī)模人類群體，形成個體智能的放大效應，從而進一步釋放人類社會的潛能、促進社會經(jīng)濟的發(fā)展？
最近，《國家科學評論》（National Science Review，NSR）在線發(fā)表了北京大學計算機科學技術系張偉副教授和梅宏教授撰寫的觀點文章“A Constructive Model for Collective Intelligence”。
文章認為，當前對于群體智能的研究主要關注于解釋層面，即：對已經(jīng)存在的群體智能現(xiàn)象的發(fā)生過程進行理解和解釋。但是，這樣的解釋性理解，難以有效指導面向真實復雜問題的群體智能系統(tǒng)的構造。
群體智能中的“探索-融合-反饋”回路
針對這種研究現(xiàn)狀，文章提出了一種群體智能的構造性模型。該模型將群體智能的形成機理建模為一個持續(xù)運行的回路，其中包含“探索”、“融合”、“反饋”三個活動。文章以蟻群尋食、人類知識發(fā)現(xiàn)、unanimous.ai、EteRNA等四種代表性的群體智能現(xiàn)象/系統(tǒng)為例，用該模型對這些現(xiàn)象/系統(tǒng)的形成機理進行了統(tǒng)一闡述。該構造性模型的基本理念是：要實現(xiàn)求解特定問題的群體智能系統(tǒng)，核心在于如何設計出有效的信息表示、融合與反饋機制。
文章還展望了群體智能的發(fā)展前景，指出了需要進一步研究的關鍵科學和技術問題，并提出了人工群體智能（Artificial Collective Intelligence，縮寫為ACI）的概念。ACI系統(tǒng)是一種面向問題的群體智能現(xiàn)象，其核心是采用AI技術實現(xiàn)智能化的信息融合與個性化的信息反饋。
國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將群體智能列為五個重要發(fā)展方向之一，對這一領域的進一步探索大有可為。
文章鏈接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa092
注：本文轉(zhuǎn)載自國家科學評論。
