1.3　研究挑戰(zhàn)與進展

人機物融合群智計算為未來智能計算系統(tǒng)的發(fā)展帶來了大量機遇，但實現(xiàn)真正人機物和諧融合的智能感知計算空間還面臨很多挑戰(zhàn)。下面將分別從人機物群智協(xié)同機理、自組織與自適應(yīng)能力、群智能體分布式學(xué)習(xí)等新的理論、模型和方法探索方面來闡述。

1.3.1　人機物群智協(xié)同機理

既有群體智能研究多面向單一群體間的協(xié)作，人機物融合群智計算則涉及異構(gòu)智能體間的協(xié)作增強，故需要在理論和模型層面開展新的探索。

·自然集群協(xié)同機理發(fā)掘：自然界生物集群協(xié)作機制為研究具有自適應(yīng)、自組織、持續(xù)演化能力的人機物融合系統(tǒng)提供了重要依據(jù)[13-14]。需探索生物集群協(xié)同機理與異構(gòu)群智能體間高效協(xié)作的隱含關(guān)聯(lián)和物理映射機制，發(fā)掘人機物高效協(xié)同機理，例如研究螞蟻、蜜蜂、鳥、魚等生物群體的形成和演化機制、集體行為機制、自組織和自適應(yīng)方式、群體決策模式等。

·群智能體高效協(xié)作機制：針對人、機、物、環(huán)境等異構(gòu)要素的有機組織協(xié)調(diào)問題，如何借鑒生物界中的各種合作模式和組織形式[15]實現(xiàn)異構(gòu)群智能體之間的高效協(xié)作也是一個重要挑戰(zhàn)。

·異構(gòu)群智能體統(tǒng)一表示模型：針對人機物各要素的表達異構(gòu)、能力不同、知識碎片化等問題，如何構(gòu)建統(tǒng)一的異構(gòu)群智能體表示模型，對各要素關(guān)聯(lián)、組織模式、行為決策、知識表示等進行結(jié)構(gòu)化表征是人機物融合群智計算的一個基礎(chǔ)性問題。

針對以上挑戰(zhàn)問題，在如何結(jié)合生物群智協(xié)作機理進行人工群智能體系統(tǒng)研究方面已經(jīng)有一些探索性研究。生物體以簡單的方式與群體中的相鄰個體以及周邊環(huán)境進行接觸，以一種無中心的方式通過分布式協(xié)作來完成復(fù)雜任務(wù)；但作為一個群體，它們能夠出于繁殖的目的建造出最復(fù)雜的巢穴[14]，會在尋找食物過程中給同伴釋放信息素以留下蹤跡，成千上萬只鳥列隊飛行卻能以令人難以置信的精度實現(xiàn)群體快速轉(zhuǎn)彎[13]。集群機器人（Swarm Robotics）是一種通過模擬多樣化的生物群體行為而發(fā)展起來的人工群智系統(tǒng)。例如，哈佛大學(xué)研究人員通過模擬白蟻種群行為來構(gòu)建人工多智能體建造系統(tǒng)，在建筑機器人之間引入簡單的局部規(guī)則來構(gòu)建復(fù)雜的建筑結(jié)構(gòu)[14]。麻省理工學(xué)院的Li Shuguang等人研發(fā)了一種能模擬生物細胞集體遷移的機器人，利用信息交換、力學(xué)協(xié)同等生物細胞學(xué)現(xiàn)象實現(xiàn)移動、搬運物體及向光刺激移動等復(fù)雜行為，該研究為開發(fā)具有預(yù)先確定性行為的大規(guī)模群體機器人系統(tǒng)提供了新途徑[11]。加州大學(xué)的研究人員[16]結(jié)合強化學(xué)習(xí)研究了自然系統(tǒng)與人工系統(tǒng)間的互相借鑒和促進作用，一方面強化學(xué)習(xí)方法的成功源于對生物界學(xué)習(xí)行為的有效模擬，另一方面對深度強化學(xué)習(xí)的探索和實踐反過來也促進了對于生物學(xué)習(xí)行為的理解；而基于彼此的相互借鑒則提出了一些新的學(xué)習(xí)模型，如元強化學(xué)習(xí)[17]或分層深度強化學(xué)習(xí)[18]等。

1.3.2　自組織與自適應(yīng)能力

人機物融合群智計算需要根據(jù)環(huán)境的多變性、人機物節(jié)點能力的差異性以及群智能體連接拓撲的動態(tài)性等，自適應(yīng)地組織各要素以適應(yīng)動態(tài)的環(huán)境及應(yīng)用場景，最終達到提高協(xié)作效率和質(zhì)量的目的。具體來說，面臨如下研究挑戰(zhàn)。

·人機物多維情境識別：為實現(xiàn)異構(gòu)群智能體的有效組織和協(xié)作，需要首先對智能體個體和群體的多側(cè)面動態(tài)情境進行準(zhǔn)確識別和預(yù)測，如能量狀態(tài)、計算能力、通信帶寬、關(guān)系拓撲、可信任度等，進而為任務(wù)關(guān)聯(lián)的人機物自組織機制提供支撐。

·群智能體自組織協(xié)作計算：針對單智能體計算資源不足的問題，由周邊共存的多個移動設(shè)備、可穿戴設(shè)備或邊緣設(shè)備等組成動態(tài)協(xié)作群。研究群智能體自組織協(xié)作高效計算模式，能根據(jù)性能需求（如時延、精度）和運行環(huán)境（如網(wǎng)絡(luò)傳輸、能耗情況等），將原始任務(wù)進行自動“切分”并優(yōu)選和調(diào)度合適的智能體協(xié)同完成感知計算任務(wù)。

·跨空間協(xié)作感知計算：根據(jù)特定感知任務(wù)（如公共安全事件監(jiān)測），研究如何快速發(fā)現(xiàn)不同空間高度關(guān)聯(lián)的群組（群智感知參與者、移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、城市物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)施）并進行協(xié)作組隊，進而探索情境自適應(yīng)的群組動態(tài)協(xié)同及演進策略。

針對情境自適應(yīng)組織協(xié)作問題，已經(jīng)有一些前瞻性研究。在多智能體協(xié)作計算方面，邊緣智能（Edge Intelligence）[19]使得資源受限的終端設(shè)備通過“多設(shè)備協(xié)同”或者“邊-端協(xié)同”等方式實現(xiàn)資源需求較大的深度學(xué)習(xí)模型的有效分割與分布式運行，如密歇根大學(xué)提出的NeuroSurgeon模型[20]。生物系統(tǒng)的自適應(yīng)、自組織機制也為研究人工群智系統(tǒng)提供了重要依據(jù)。例如Antoine Cully[21]從動物自適應(yīng)機理研究中得到啟發(fā)，提出了一種智能試錯算法使得在異常情況下能在短時間內(nèi)找到自適應(yīng)方案。哈佛大學(xué)的研究人員[22]從微觀多細胞組織和復(fù)雜動物組織結(jié)構(gòu)（鳥群、魚群）中得到啟發(fā)，通過能力有限的個體機器人Kilobot，設(shè)計有效的分布式交互機制，實現(xiàn)了大規(guī)模機器人情況下魯棒的自組織協(xié)作行為，包括集聚、成型、動態(tài)變換等。

1.3.3　群智能體分布式學(xué)習(xí)

針對單智能體數(shù)據(jù)和經(jīng)驗有限、模型訓(xùn)練能力弱、應(yīng)用場景和任務(wù)多變等問題，與現(xiàn)有集中式學(xué)習(xí)模型和框架相區(qū)別，如何在群體分布式環(huán)境下實現(xiàn)人機物群智能體的增強學(xué)習(xí)是人機物融合群智計算一個新的挑戰(zhàn)。

·群體分布式學(xué)習(xí)模型：需基于生物群體交互式學(xué)習(xí)機理，探索融合協(xié)作、博弈、競爭、對抗等特征的群智能體分布式學(xué)習(xí)模型。此外還要探索單智能體數(shù)據(jù)有限且隱私要求高情況下的可信群智學(xué)習(xí)方法。

·群智能體知識遷移：各智能體由于知識經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分布不均，且在面對新個體、新任務(wù)、新場景時存在冷啟動或小樣本問題，需探索跨實體、跨任務(wù)的群智能體知識遷移方法，將多個“富經(jīng)驗”智能體知識遷移給新的實體或任務(wù)，實現(xiàn)智能體的持續(xù)學(xué)習(xí)和演化。

·人機物協(xié)同增強學(xué)習(xí)：人類與機器的學(xué)習(xí)和計算能力存在互補性和差異性，需研究人在回路、群智融合、人機協(xié)同方面的學(xué)習(xí)模型和范式，從協(xié)作模式、協(xié)作時機、負擔(dān)最小化等方面研究人機物協(xié)同增強學(xué)習(xí)方法。

針對群智能體分布式增強學(xué)習(xí)問題，近期有一些相關(guān)的研究進展，如元學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多智能體深度強化學(xué)習(xí)等。元學(xué)習(xí)[23]通過融合多個“富經(jīng)驗”智能體的訓(xùn)練模型來指導(dǎo)新的或缺少知識的智能體快速學(xué)習(xí)和成長，實現(xiàn)群智能體間知識的遷移和共享。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的思想由谷歌最先提出[24]，它基于分布在多個設(shè)備上的數(shù)據(jù)集構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，在保障數(shù)據(jù)交換隱私安全的前提下，通過多設(shè)備協(xié)作開展高效率學(xué)習(xí)實現(xiàn)群體增強。多智能體深度強化學(xué)習(xí)利用智能體間的協(xié)作和博弈激發(fā)新的智能，例如Google DeepMind在《科學(xué)》雜志上發(fā)表的論文[25]中通過智能體在多玩家電子游戲中掌握策略、理解戰(zhàn)術(shù)以及進行團隊協(xié)作，展示了智能體在強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進展。