2.5　研究脈絡

為了實現人機物三元主體的有機融合，構建人機物融合智慧空間并體現自組織、自學習、自適應和自演化四種特質，本書的研究脈絡共包含人機物融合群智計算的理論機理、關鍵技術和系統平臺三大部分，如圖2.4所示。

圖2.4　研究組織脈絡

在理論機理部分，第3章對群體智能的機理追根溯源，分類介紹生物集群（如狼群、蟻群等）協同機理、人類群智（如眾包）涌現機理、生物集群到人工集群映射機理和人機物融合群智涌現機理，為后續技術章節的研究問題提供跨領域的靈感和原理性支撐；第4章在第3章的基礎上，詳細介紹人機物融合群智涌現行為、演化博弈以及系統的動力學模型，為讀者引入多個跨領域的研究啟發并為后續技術章節提供時空維度的動力學機理支撐。

在關鍵技術部分，人機物融合群智感知與計算相輔相成。1）在感知層面，第5章介紹人機物異構智能體的協作群智感知，包括感知新發展、協作任務分配、感知數據的高效匯聚；第6章介紹對上述感知數據進行多源群智數據融合，包括跨模態群智數據關聯、群智知識集聚與發現、群智融合時空預測。2）在計算層面，由于人機物融合群智計算系統/算法/模型在長期生存中的適應能力非常重要，第7章重點介紹在動態變化環境中，人機物融合群智計算方法（如深度學習模型）如何根據環境變化自動進行適應性伸縮、分割、加速和持續學習演化；人工智能算法中深度學習模型的計算能力往往與其前期從樣本中學習的成效息息相關，因此第8章介紹人機物融合群智能體的分布式學習與計算機制，包括傳統分布式機器學習、群智能體聯邦學習、群智能體深度強化學習以及群智能體（云邊端）協同計算；從智能的角度，“人機混合智能”往往能夠達到甚至超越人類或機器的效果，因此第9章重點介紹人機物混合學習的前瞻性研究，包括參與式樣本標注、示范模仿學習、人類指導強化學習；群智能體間的遷移學習能力有助于其利用已有知識或經驗加快完成新任務、求解新問題的速度，第10章介紹的群智知識遷移學習方法包括基于知識蒸餾、域自適應、多任務學習、元學習、聯邦遷移學習、分層學習以及多智能體強化學習的知識遷移和共享的問題概述以及前沿研究。第11章隱私、信任與社會因素為上述技術提供性能保障和優化拓展。

在系統平臺部分，綜合運用本書中所有章節的機理、模型和核心技術，首先概述了麻省理工學院、谷歌、微軟、IBM、華為、騰訊等多個高校和企業紛紛布局并提出相關系統構想和平臺。在此背景下，我們提出人機物融合群智計算（CrowdHMT）系統的通用系統框架，并推出包含其核心技術模塊以及作者前期面向智能制造、智能家居、智能軍事等典型應用場景設計實現的原型系統代碼的開源共享平臺（http://www.crowdhmt.com/）；最后，我們提出“太易”人機物鏈中間件的設計構想，旨在實現人機物異構群智能體之間的分布式資源共享、通信連接、協作感知、協同計算、分布式學習以及隱私保護等。

綜上所述，本書的研究脈絡遵循由整體到局部、由機理到技術再到系統實踐，循序漸進，逐步深入。相信讀者在閱讀過程中可以獲得不同層面的啟迪。