3.3　人機物融合群智涌現機理

3.1節總結了自然界生物集群所展現的群體智慧及其內在的涌現機理；基于此，3.2節從現有人工集群相關研究中探尋生物集群群智到人工集群群智的7種映射模式。盡管受生物啟發的人工集群通過智能體之間的簡單交互和協作已經在眾多應用領域中大放異彩，但是大部分傳統人工集群仍存在智能體類型同構（如多機器人探索覆蓋[121-122]，無人機編隊控制[123]等）、缺少群智增強和協同演化機制等問題。探索這些機理對于解決人機物三元融合場景下更加復雜的實際群智計算任務（詳見第2章，如群智城市治理、智能制造以及軍事國防等）至關重要。與傳統的移動群智計算相比，人機物融合群智計算系統處于信息空間、物理空間和社會空間交織融合所形成的智慧空間下，涉及跨空間異構個體（人及其所帶的便攜式設備、云/邊緣計算設備、群機器人等）的協作感知、計算、決策和行動等多個環節，并且要求系統具有環境自適應、行為自組織和終身自學習等能力。基于此，我們將人機物融合群智計算的新型要素概述如下。

（1）異構群智能體共生演化

相比傳統同構人工智能體構成的單一集群，人機物融合背景下，多人、多機、多物等異構個體以及所處三元智慧空間環境構成了一種新型生態系統——人機物異構集群生態。在這種生態系統下，異構群智能體之間通過聯結共生、信息交互、合作競爭（任務協作、資源競爭等），與環境建立雙向交互影響和反饋促進關系，實現群智共融與演化。因此，在傳統同構智能體向異構智能體演進過程中如何涌現出新的交互規則和協同演化規律需要探索。

（2）異構群智能體行為協同

人機物異構集群生態下，除了需要突破和實現新的交互規則和演化規律之外，如何使異構群智能體在運動行為上實現高效協同，以便應對和處理復雜任務同樣至關重要。異構群智能體的外在功能和特征不同，內部感知、計算、行為、通信模塊亦存在較多差異，這為集群的協同和自組織帶來了更多挑戰。深入發掘異構集群行為協同的科學原理，實現異構集群行為無序至有序的轉變是人機物融合群智涌現機理探索的重要組成部分。

（3）人機物融合智能增強

無論是生物集群、人工集群還是人類群體，上述傳統群智系統中的智能體主要呈現為單一形態。而在人機物融合背景下，人類智能和機器智能（人工智能）進一步融合，例如人類能夠利用其認知理解、經驗知識等通用智能，機器能夠使用其專業化智能等，兩者之間互利互補，實現群智增強。這種融合了不同智能形態的新型智能模式跳脫出單一智能形態的束縛，期望實現人、機、物智能體的有機協同。作為人機物融合群智系統極為顯著的新型要素，實現人機物異構智能體的高效融合，完成群智協同增強是未來邁向人機物融合群智時代的關鍵點。

構建具有上述新型要素的人機物融合群智計算系統極具挑戰性。其所蘊含的高度異構、動態演化、智能形態深度融合等新的科學問題，僅僅依靠現有的方法和研究仍難以解決。為了突破這些挑戰，我們溯流從源，從自然生態系統這一群體智能的發源地進一步探索、發掘和論證，尋求解決上述問題的可行之路。自然生態系統中蘊含著復雜而強大的自然群體智慧，經過進化形成了一個高度異構、持續演化、物種智慧深度融合的復雜群智系統。形態、大小、智慧各異的生物種群之間以及生物與環境之間存在著復雜的物質循環與能量涌動，形成協作、競爭、捕食等多樣的種內或種間交互，并在動態平衡中不斷地發生著群落演替、物種演化，這其中蘊含著構建人機物融合群智系統的豐富理論、方法與技術路徑。同時，在自然生態系統的研究之外，計算機、數學、神經科學等領域的科學家也進行著自然啟發驅動的跨學科研究（如認知科學、演化計算、群集動力學等），并獲得了令人矚目的研究成果。

總之，自然界和已有相關研究包含了各種體現交互協同、適應演化等內涵的理論成果或應用技術，對于啟發構建人機物融合群智系統具有重要的借鑒意義。在探索過程中，我們發現并歸納了四個方面的潛在研究領域，以實現新型人機物融合群智涌現機理。這四個領域包括：探索群落（由多個關聯的生物種群形成）內部及其與環境的相互關系和規律的群落生態學（Community Ecology）[124-125]，可以啟發構建人機物異構集群生態，實現異構群智能體的共生演化；探究不同生物群體群集行為機理與規律的異構群集動力學[126-127]，可以啟發構建異構群智能體行為的協同機制；探究生物演化規律并以其為啟發進行創新的演化動力學[128-129]，可以啟發構建人機物持續演化的組成因子；探究人類智能與機器智能融合互補的人機物共融智能[6, 130-131]，可以啟發實現人機物融合群智增強的學習、認知與決策。

本節將群落生態學、異構群集動力學、人機物演化動力學、人機物共融智能的相關理論、方法與技術同人機物融合群智計算的新型要素進行關聯和探索。下面對這幾個領域進行簡要的闡述。

·群落生態學：以不同生物種群所形成的群落作為研究對象，探索生態群落內部及其與環境的相互關系和規律，在生物通信、交互機制（種間、種內、生物與非生物環境）、演化規律（演化群落生態學）等方面形成了龐大的研究分支，為人機物異構集群生態下異構集群協作競爭、共同演化的啟發式研究提供重要的理論支撐。

·異構群集動力學：群集動力學（3.2.1節）是人工群智系統中探索仿生群集行為的重要映射模式。異構群集動力學在群集動力學的基礎上強調研究對象的異構特征，探究人機物異構智能體達成共識并在群集運動中完成從無序到有序的動力學機制，是研究人機物融合背景下異構群智能體行為協同的基礎。

·人機物演化動力學：自然生態所蘊含的演化內涵是多尺度（如長期演化和短期演化）和多維度的（從微觀基因層面到個體形態、功能層面再到群體交互層面）。受自然演化的啟發，相關研究學者從不同的角度理解這些演化智慧，并將其和自身研究內容相結合，形成了不同的新型融合理論或者體現演化思想的方法與應用。我們從中歸納出四種不同的演化思想——決策演化、認知演化、形態演化與硬件演化，為人機物融合群智系統全生命周期持續演化的要素組成提供理論依據和方法支撐。

·人機物共融智能：針對人機物融合智能增強新型要素，我們提出人機物共融智能概念，其體現出該新型要素下人、機、物多種智能形態的協同共生，實現了智能增強的內涵。對于人類智能和機器智能相互融合的研究已有較長的歷史，我們按照顯式和隱式人機共融的方式對它們進行歸類和闡述，并對人機物共融智能的實現路徑進行展望。

在此基礎上，我們提出了“人機物超級物種集群”（Super-being Swarm）的概念（3.3.5節），綜合前述要素和對人機物融合群智時代的深入思考與探索，對人機物融合群智背景下的未來智能感知計算空間進行展望與暢想。

3.3.1　群落生態學

人機物融合背景下，人（以移動終端、可穿戴設備等為接入系統的載體，代表社會空間）、機（以云/邊緣設備等提供計算、存儲服務的平臺，代表信息空間）、物（機器人、無人機等具有有限感知、計算、行為、通信能力的智能物理實體，代表物理空間）及其所處的環境（三元融合智慧空間）構成一種人、機、物異構集群聯結共生的生態系統，如圖3.31所示。與傳統同構人工集群不同，人機物異構集群生態中每個個體除和自身集群中的個體交互外還需和其他功能、形態異構的個體進行信息/數據的交流（個體與個體、個體與環境）與行為交互（集群協作、資源競爭和博弈對抗等），最后整個異構集群生態系統實現共融、共生、共演化并實現群智涌現。

如圖3.32所示，在自然生態系統中，不同生物種群擁有著差異化的角色定義與生存準則。然而，異構生物種群所構成的群落（Community）卻能在外部環境和物種交互（種內、種間關系）的作用下實現“適者生存、物競天擇”的演化規律并展現出自然界的群體智慧。因此，我們希望從自然群落生態學中探索并構建具有共生演化能力的人機物融合群智系統的智慧。

生態學（Ecology）[132]一詞最早是由德國生物學家恩斯特·海克爾于1866年提出的，其研究生物體之間和生物體與周圍環境（包括非生物環境和生物環境）之間相互關系的科學。1935年，英國研究學者Tansley提出了生態系統的概念[133]。1941年，美國耶魯大學的生態學家林德曼發表了《一個老年湖泊內的食物鏈動態》的研究報告，提出了著名的生態金字塔能量轉換“十分之一定律”（Lindeman's Law）[134]。之后，生態學逐漸成為一門完整、獨立的學科，以研究和發掘生物與環境所形成的結構以及這種結構所表現出來的功能關系的規律為基本任務。

群落生態學（Community Ecology）[135]是生態學的一個重要分支，與種群生態學不同的是，其并不以某一種生物作為研究對象，而是以生物群落（Community）作為研究對象。“群落”的生態學定義是：在相同時間聚集在同一地段上的各物種種群的集合[124]。盡管群落和生態系統的概念有明顯的不同，但群落生態學研究生物群落和環境相互關系及其規律的基本內容也正是生態系統生態學（Ecosystem Ecology）[136]所要研究的內容。這里不再贅述兩者的區別，暫且認為群落生態學和生態系統生態學是同一層次的。隨著生態學的發展，群落生態學與生態系統生態學將逐漸成為一個比較完整的、統一的生態學分支。

因此，與3.1節所介紹內容不同的是，群落生態學不局限于對單一生物種群的研究，而是強調復雜種群所形成的群落與生物環境（生物種群之間和種群內部個體之間的關系）和非生物環境（包括土壤、水、空氣、濕度、溫度等）的相互關系[137]。在這種相互關系下，個體之間、種群之間時時刻刻發生著不同層面的交互，群落生態在時空層面上不斷演化。要構建異構群智能體共生演化的人機物融合群智系統，需先從群落生態交互和演化理論開始進行探索。

1. 群落生態交互理論

在任何自然生態群落里，物種存在于所有和該物種具有交互的物種關系網絡中。網絡中的每個物種隨時都在消費資源，同時也可能被其他物種所影響或作為資源被消費。理解群落中的物種交互也就是理解物種間蘊含的種種“消費者-資源”的關系。圖3.33給出了幾種常見的物種交互關系。

（1）捕食關系

最簡單的消費者-資源關系是“單一捕食者-單一被捕食者”。Lotka-Volterra模型[138]作為研究這種關系的代表，描述了被捕食者種群規模的動態變化規律：在沒有捕食者的情況下，獵物（被捕食者）種群將呈指數級增長，而捕食者種群的增長取決于單位時間內消耗的獵物數量。然而在自然界，這種“單一捕食者-單一被捕食者”的關系是罕見的——食肉動物不僅可能會捕食幾種物種，在不同環境下甚至還會進行不同偏好的選擇性捕食。基于此，最優覓食理論（Optimal Foraging Theory, OFT）[139-141]對捕食者在當前捕食行為中所獲能量和搜索、追捕花銷等進行建模形成能量增益率，進而探索能夠最大化能量增益率的覓食決策，最終建立起最優覓食模型以預測捕食者的食物選擇或解釋其他行為（如棲息環境遷移[142]等）。同樣，選擇性捕食對被捕食者的生存行為、種群規模以及所處群落的物種組成等也具有顯著影響。

（2）種間競爭

在捕食關系中，捕食者和被捕食者分別是消費者和資源的角色。與此不同，作為影響群落結構的另一個重要因素，種間競爭關系并不是一個物種“直接消費”另一個物種，而是通過消耗共有資源減少其他物種對該資源的可用性（資源競爭）或直接限制其他物種獲取有效資源（干擾競爭）的方式。傳統的Lotka-Volterra競爭模型[143]說明了兩種群競爭的可能結果——競爭性排斥（Competitive Exclusion，即一個物種獲勝而另一個物種被排除）和物種共存（Species Coexistence），從“現象”層面說明了種間競爭關系下的種群規模的動態變化規律、結果及其產生的條件。此外，MacArthur等[144]將資源動態納入多資源競爭模型，其后續的消費者-資源模型[145-147]從“機理”層面進一步解釋了競爭結果產生的根源——資源消耗（Resource Consumption），具體地說明了競爭的物種及種群規模與資源間的影響規律。

（3）互利共生

互利共生（Mutualistic Symbiosis）[148]指兩種生物依賴彼此生活或促進彼此生活條件的交互關系，如生長、生存和繁殖等。生態學家將捕食和競爭定義為消極的物種交互，將互利共生定義為積極的物種交互，且指出積極交互在物種多樣性和生態群落結構中發揮著關鍵的作用但尚未被充分認識[149]。許多研究也表明了積極物種交互和宏觀生態模式之間的有趣聯系，比如壓力梯度假說（SGH）[150-152]假定植物物種之間競爭性和促進性交互的相對重要性隨著環境惡劣程度的變化而變化：競爭性交互在良性環境中占主導地位，而促進性交互在壓力環境中變得更加重要。對于上述復雜、不同的物種交互，隨著網絡科學[153-154]的發展，生態學家也正在探索使用生態網絡建立物種之間的關聯，從而總結群落中大量潛在的交互模式，例如食物網（捕食關系）[155]、互利網絡[156]等。

（4）外部環境變化

除了復雜的物種交互關系之外，群落所處的外部環境變化也顯著地影響著物種豐富度以及群落結構等。反過來，種群和群落也始終針對動態環境做出動態響應。中度干擾假說（Intermediate Disturbance Hypothesis, IDH）[157-159]是解釋波動環境下物種豐富度穩定性最著名的理論，其認為當群落處于中等程度的干擾時，能夠維持最高的物種豐富度，強調了中度干擾在物種共存中的促進作用，為保護自然界物種豐富度提供了啟示。存儲效應（Storage Effect）[160]指物種能在對其有利的生存環境下存儲一定的積極效應（如休眠種子、滯育卵），來緩沖環境變化帶來的消極效應。此效應[161]指出環境變化對所有物種的影響是平等的，但由于物種生態位不同，對環境變化的反應不同，群落才會在物種共存上實現一種“動態平衡”（Dynamic Equilibrium，如不同競爭物種在不同時間或空間下會受到不同程度的“青睞”）。

綜上，自然界群落中的各種生物在各種方式的積極和消極交互下達成默契的均衡，實現種群規模的消長，而這種均衡同時也受到生態位資源、環境等外界因素的影響。接下來繼續深入探討群落生態中的演化理論。

2. 群落生態演化理論

生態學和演化理論是緊密關聯、相輔相成的。越來越多的生態學家認為物種演化影響著群落的生態特性（如物種交互和物種豐富度等）；反過來，群落生態也提供了演化發揮作用的選擇性環境，支配著演化發生的過程和模式[162]。對二者綜合開展的微觀和宏觀時間尺度上的研究形成了群落生態演化理論。

在微觀時間尺度上，一些群落的物種性狀演化可以僅發生在幾代種之內。這種物種對于生態變化快速的選擇與適應形成了生態演化反饋（Eco-evolutionary Feedbacks）[163]。最典型的情況是捕食行為產生了強大的選擇動力，使得被捕食者被迫快速地進行演化，從而使生態變化和物種演化的時間尺度趨于一致。Becks等[164]從微觀生物的“捕食關系”實驗中進行測試，得到被捕食者的基因演化方向和速度一定程度上取決于其初始狀態的基因型變異范圍。此外，物種的快速演化還用于抵抗或者減緩外部環境惡化所帶來的影響。演化拯救（Evolutionary Rescue）[165]指的是在環境惡化的狀態下，物種通過自適應演化來防止滅絕和恢復種群規模正增長的過程。Gomulkiewicz和Holt[166]指出演化拯救是否成功的關鍵因素在于物種自適應變化是否足夠快。自然界中有關演化拯救的例子也在被不斷地探索和發現中[167]。

在宏觀時間尺度上，研究人員關心群落如何在長期的演化中形成如今的群落結構和物種豐富度。群落系統發育學（Community Phylogenetics）通過建立物種間的親緣關系模式（如演化樹分叉）來更好地分析、理解這個過程。1865年，達爾文在《物種起源》一書中就提出了第一個演化樹。而100年后才有針對系統發育學和群落生態的更多的討論和研究。從系統發育學的角度預測群落結構主要依賴于生態學家提出的兩種假設[124]：物種親緣越近，其表現型和生態位越相近；生態位相近的物種由于對資源、環境具有相似的需求，更有可能在同一群落中出現，但也會導致后續強烈的競爭性排斥。雖然群落系統發育學通過這些假設能夠幫助人們理解演化背景下的生態學，但其還需結合更多的生物實驗認證才能真正解釋群落的演化[168]。

然而，從這些群落生態的研究中，我們發現生態學家都側重于探索群落的種群規模變化、群落組成和物種豐富度等生態特性。它們對于構建共生演化的人機物異構群智能體系統究竟具有哪些重要意義呢？人機物異構集群生態和自然群落生態相似，異構個體間存在多種不同的交互方式，形成了復雜的交互網絡。眾多來自自然界交互現象的理論模型可以被運用到群智能體交互場景中。如最優覓食理論自提出以來，已經啟發了計算機、博弈、管理等除生態學以外的領域研究，這些跨領域研究表明涉及優化搜索的技術問題都非常適合使用最優覓食理論啟發模型或算法進行求解[169]。異構集群中的個體類似于生態系統中的覓食者，需要在任務空間中探索最優方案：Ulam等[170]提出使用最優覓食理論在機器人團隊中實現根據團隊成員的能力和環境需求進行特定角色分工；Paschalidis等[171]同樣受到啟發，考慮一組任務空間中的移動智能體，通過最大化總回報和最小化能源成本的建模方式解決通用的動態最優化問題。在未來，可繼續深入研究人機物異構集群生態，將最優覓食理論和異構要素更多地聯系在一起，考慮到個體不同的結構和能力，為異構群智能體提供更多目標優化問題的求解思路，在智能制造、軍事作戰等人機物場景下發揮更大的作用。

此外，我們在群落生態理論中看到種群生態位對于物種共存的重要影響。類似地，人機物異構集群處于不同維度的資源條件下，每種智能體都擁有屬于自己的“生態位”——空間位置、算力、資源等。受群落生態學的啟發，人機物異構群智能體共存本質上也是一種生態位劃分的結果，其同樣也受到外界環境、復雜交互模式的影響。理解并建模每種異構智能體的生態位及其與宏觀群落結構變化的映射機制，則可能為人機物異構群智能體交互共存提供啟發式方案。如NPGA（Niched Pareto Genetic Algorithm）[172]就是一種利用了相似生態位的種群會聚集繁衍的算法，用于克服傳統演化算法中由于種群多樣性的喪失而導致適應能力有限、生成非全局最優解的缺陷。但不得不提及，尋找人機物異構群智能體生態位具體內容和映射機制，需根據任務場景和需求決定，更不同于群落生態學僅僅側重于對種群規模變化和群落結構的研究探索。這無疑是一項困難、復雜的工作。

綜上，我們探索了群落生態學中可能啟發構建共融、共生、共演化人機物融合群智系統的相關理論。但僅此還不足以解決傳統人工群智向人機物融合群智轉變所涉及的所有問題，比如如何實現異構集群的行為協同和如何體現人機物融合群智背景下人類智慧和機器智能高效融合、互相增強的新型要素。對于這些要素的合理結合，還需要從接下來的其他領域探尋更多的啟發性方案。

3.3.2　異構群集動力學

如3.2.1節所述，群集動力學是探索傳統人工群智系統仿生群集行為的一種重要映射模式，為各種協調、有序的群集行為（如聚集、偵察、編隊等）協同任務提供了基礎的動力學機制。而在人機物背景下的異構群智能體行為協同更加復雜：異構個體具有不同的感知、計算、通信、行為模塊，在特定場景（例如無人機作戰察打任務）下的目標、子任務和能力不同，對于自身狀態、外界環境具有不同的認知。在這種情況下，異構群智能體如何達成共識？如何完成從無序到有序等群集行為的動力學轉換？如何構建一致性動力學模型，以實現異構群智能體各項復雜的協同任務？這些問題使我們不得不在傳統群集動力學的基礎上，更加側重對集群異構要素的探索和思考，挖掘人機物背景下異構群智能體行為協同的新型動力學機制。

在生物界，群集運動是一種非常普遍的自然現象。3.1節探索了鳥群的聚集飛行、魚群的編隊游行、蜂群的適溫聚集甚至細胞的集群移動等生物群集行為。其相關研究因研究者學科背景不同存在不同程度的差異，但研究者對于生物群集運動的形成機理逐漸達成一種共識：通過定義集群中個體之間的簡單交互規則（即進行基于個體的動力學建模），即可形成協調、有序的復雜群集運動，其間甚至無須引入任何集中式的控制[173-175]。在人工集群方面，受生物群集運動啟發的動力學理論和應用技術在無人機集群編隊控制、多機器人行為協作、智能電網等方面也具有廣泛的應用前景。

異構群集動力學則是在群集動力學的基礎上將研究對象設定為異構集群——個體特征不同、功能不同。其中，異構要素也始終是傳統人工集群相關領域研究的重點，例如異構多機器人協作架構開發[126]和路徑規劃[176]、異構無人機集群任務分配[177]，還有對無人機、無人車、無人船等多種形態、功能上更為“異構”的人工智能體協作研究的展望等[178]。從這些研究中，本章總結歸納得到異構群智能體行為協同模型的建立需要對系統的一致性協議（Consensus Protocol）、同步操作、連通性、拓撲結構特征等因素加以考慮。

1. 一致性協議

在集群避障、編隊控制等任務中，“雜亂無章”的群智能體需要在某種動力學機制下完成從無序到有序的轉變，即達成集群行為上的一致性，實現協同。而一致性協議是實現一致性的方法或過程。具有不同系統特性的群智系統的一致性協議不盡相同。這些特性的差異將影響系統通信、計算、協同、學習等建模要素，也正是由于這些特性及其組合的多樣性，對于系統一致性問題的研究形成了非常復雜、龐大的分支，從而能夠適應不同類型的具體場景。

此外，研究學者也聯結“異構性”對集群的一致性問題進行了深入探討。例如，Saber等[179]提出一種平均一致性思想，并用仿真結果證明了其一致性收斂代價過大（比如通信和處理的開銷難以接受）或者個體及其特征存在較大差異（異構集群）而導致一致性協議難以建立。與其他系統特性一樣，異構要素往往和不同特性相結合而完成對系統一致性問題的討論，例如是否存在通信時延[180]、不同階的一致性[181]、系統是否為線性[182]、領航者個體[183]等異構集群協同的一致性協議建模。

2. 拓撲結構特征與同步規則

在群智系統中，群智能體形成的拓撲結構也是影響集群協同的重要因素。不同個體間可能存在固定的編隊拓撲結構[184-186]，比如在無人機編隊飛行任務中，無人機被要求使用一種特定的編隊結構完成飛行。同樣，系統個體間也可能存在固定的通信拓撲結構[187-189]，比如在有領航者的系統中，跟隨者個體需要一直和領航者保持連通。在集群協同的過程中，必須要對這些可能存在的固定拓撲結構加以考慮。

此外，系統個體間還存在一定的同步規則，這些同步操作與一致性協議的建立以及編隊、信息連通的拓撲結構的穩定性密切相關[190-191]。同步意味著集群中的某些個體需要根據其他個體的操作反饋進行及時的狀態改變。例如，在雁群“人”字形飛行的任務中，當飛行的領頭大雁發生動作改變時，跟隨的大雁需要在位置、速度甚至加速度等狀態上進行及時的轉換，才能保證雁群群集行為的一致和編隊結構的穩定。在集群協同的具體任務中，異構集群的通信、行為等內部模塊不同使異構集群的同步問題更加復雜：同構集群只需要在一些明顯的共同特征上完成同步（比如速度、加速度），而相關研究也證實了異構同步（或稱為輸出同步）所需要的特征層級更加豐富、模態更加多元[192-194]。

本節簡單地討論了異構群智能體的群集動力學機制，并對已有相關工作進行了簡要介紹。異構要素成為智能體協同控制相關研究中越來越被關注的要點。而人機物背景下的群智能體群集動力學建模除了考慮異構特性之處，還需要考慮如何高效融合人類智慧和機器智能以實現群智增強等。對于此部分內容，本書將在4.3節中進行更為詳細的闡述。接下來的內容繼續聚焦于人機物融合群智系統中協同演化和智能增強兩項新型要素的方法歸納和啟發探索。

3.3.3　人機物演化動力學

自然界的生物在物種交互、外部環境的作用下，展現出物競天擇的演化智慧，如圖3.34所示。蘊含于演化背后的機理啟發了計算機科學、經濟學甚至哲學等生態學領域之外的研究學者，更影響著人機物融合群智系統自適應、持續演化要素的構建。如今，研究學者受哪些演化思想的啟發做出了怎樣卓越的工作？人機物背景下的演化動力學究竟包含哪些具體內涵？下面將針對上述問題進行解答。

在對自然生物種群（包括人類）演化機理的探索過程中，研究學者從不同的角度理解這些演化智慧，并將其和自身研究內容相結合，形成了不同的新型融合理論或者體現演化思想的實際技術和應用。我們從中歸納了可以用于指導構建人機物融合群智系統的四種演化思想和研究領域——決策演化、認知演化、形態演化和硬件演化（如圖3.35所示）。

1. 決策演化

在3.2.6節，我們介紹了演化博弈動力學這一研究領域，其將博弈論和演化論相結合，利用博弈的觀點和方法理解生物演化，幫助解釋生態學中群體選擇、合作演化、利他行為等現象[195-197]。其認為生物種群競爭和合作本質上是一種物種間的博弈，而生態演化的本質就是追求博弈“均衡”的過程。例如，初始的演化穩定策略[111]認為在一個生物種群中，個體如果想要保證自身基因的延續，必須在自然選擇的壓力下做出和大多數個體一致的選擇，即或者改變原有策略，或者在演化的過程中消失。因此，就在這種個體生存、消失，群體種群規模此消彼長的選擇和適應的動態博弈過程中，生物種群發生了演化現象。

另一方面，演化博弈從群體演化的角度考慮群智能體決策，形成決策演化內涵。其核心思想是：與傳統博弈相比，演化博弈不再認為博弈者具有全局認知且只會做出理性利己的行為[112]。更重要的是，在這樣的條件下，演化博弈中的均衡不再是一種靜態的均衡，而是通過博弈者們不斷地試錯反饋和動態調整策略來達成，強調均衡實現的動態性。

總之，生態學背景下的演化博弈動力學對種群動態演化過程進行探索分析，強調歷史、環境、決策變換對于博弈均衡的影響，從博弈論的角度理解和解釋了物種演化的本質、原因以及動態收斂過程，并為預測群體最終行為、特征或狀態提供了一種理論依據。此外，演化博弈體現的決策演化內涵被不同領域的研究學者拓展和借鑒，產生了眾多研究成果。例如，Bester等[198]應用演化博弈理論探索了人是否在經濟活動中存在利他行為以及這種演化博弈的穩定性；Tembine等[199]將演化博弈思想拓展至移動無線網絡中，探索了移動設備間的非合作交互行為，研究了無線傳輸信道和定價對動態演化和均衡的影響。

傳統人工集群（如無人機群、機器人群等）中的個體之間存在資源競爭和協作分工，通過多種局部交互在宏觀層面形成一種復雜的博弈網絡。演化博弈動力學同樣啟發和幫助相關研究學者實現人工集群的目標任務最優求解，或者資源的最優分配等問題。更多人工集群和人機物群智能體對演化博弈理論的應用和實踐，可參見第4章的相關內容。

2. 認知演化

盡管演化是否存在目的性在生物哲學中依然是一個未知的問題，但在漫長的演化史中，生物不斷根據自身所處的生存環境進行適應調整并通過自然選擇學說“適者生存、優勝劣汰”的原則決定能被留存和繁衍個體的思想已經成為現代演化研究的主體。不同于演化博弈通過博弈或者其他中間視角“觀察”群體的演化過程，計算機科學家受這種生物交互共生、適應學習現象的啟發，開展了一系列體現遺傳變異、選擇迭代等演化思想的研究工作，例如遺傳算法[200]、演化策略[201]和演化規劃[202]等。盡管這些演化算法的誕生借鑒了自然界不同層面的演化智慧且應用場景廣泛，但都涉及演化繁殖、隨機變異、競爭交互和環境選擇四項基本要素。這些要素構成了演化的本質，一旦包含這四個過程，無論是在自然界還是在計算機中，“演化”都將成為一種必然涌現的結果[128, 203]。

除了自然界中的萬千種群在生物史上產生的變異、遺傳和繁衍等演化模式，人類作為地球上的“高等級”生物，其認知的產生、運作與演化過程也成為研究學者亟待解決的難題。隨著心理學、人類學、神經科學和計算機科學等領域研究的發展，以理解生物智能的原理、心智和學習的形成過程為目標的認知科學（Cognitive Science）應運而生[204]。在此背景下，受生物神經系統認知原理啟發而來的人工智能技術和應用更是為世界帶來了翻天覆地的變化，形成了如認知計算等“計算機-認知”融合學科。“人工神經網絡”（Artificial Neural Network, ANN）就是典型的例子。Kohonen在1987年Neural Networks創刊時給出了ANN的廣泛定義：由具有適應性的單元組成的廣泛互聯網絡，其能夠模擬生物神經系統對客觀事物做出的交互反應。自1943年神經元模型[205]的概念提出以來，人工神經網絡不斷吸收新的復雜概念和內涵，出現了卷積神經網絡（CNN）[206]、生成對抗網絡（GAN）[207]、遞歸神經網絡（RNN）[208]等各種網絡模型，在各個領域發揮著越來越重要的作用。

然而，真正理解認知的內在機理并非易事。21世紀初，認知科學家們嘗試利用演化元理論和方法論來指導并將其應用于認知科學，產生了一種新型分支——演化認知科學（Evolutionary Cognitive Science）。其從演化的角度研究“認知”，旨在描述人類在演化過程中由選擇壓力形成的神經認知機制，并認為正是這些壓力最終定義了人類的思維[209]。也就是說，通過演化元理論的指導，認知科學家能夠更好地描述他們所研究的認知過程和神經關聯，還能更好理解為什么會產生認知和思維及它們如何變化等，而非僅僅是理解它們如何運作[210-211]。近幾年，在計算機科學領域，這種“演化+”的思想同樣也被研究學者們應用于人工神經網絡的設計與構造，并且取得了一些突破性成果。演化神經網絡（Evolutionary Neural Network, ENN）[212-213]就是受到前述“大腦思維本身就是演化過程的產物”這一事實的啟發而提出的。與采用隨機梯度下降訓練方式的傳統神經網絡不同，ENN改用演化算法來優化神經網絡，實現基于梯度的方法所不能達到的效能，比如學習超參數、網絡結構和構建塊（如激活函數）等。例如，演化神經網絡架構搜索（Evolutionary NAS）[214]采用演化思想在龐大的搜索空間內確定對應任務的神經網絡結構。

總之，上述工作基于自然選擇背景下的生物演化內涵，求解實際問題時不需要像傳統的目標優化和機器學習方法那樣了解問題的形式化全貌以及結果的求解方向，只需要定義好遺傳、變異等演化規則和環境的偏好選擇（決定個體是否在下一輪演化中被接受）。這些體現神經演化（Neuro Evolution）內涵的神經網絡AI思想使得模型不斷逼近人類大腦水平，也就是希望通過演化實現類似生物擁有的復雜認知機制并以此解決各種開放式泛在問題，這也是未來通往通用人工智能的關鍵途徑之一[129]。Hasson等學者[212]于2020年在《Neuron》上發表的一篇文章以一種宏觀、前瞻的演化視角審視和闡述了生物神經網絡和人工神經網絡以及它們之間的聯系和對未來協同共進的展望。

3. 形態演化

在人工智能的發展歷程上，研究學者們對“智能”這一概念始終未能達成統一、明確的共識。從認知科學的角度來看，智能側重于學習知識、運用知識的能力，如認知演化中就提到人工神經網絡誕生于模仿生物理解、學習、推理和歸納的內在機制。但部分研究學者認為這種思想使得智能過于強調“看不清、摸不著”的內部邏輯表達[215-217]，而忽略了智能的具身化或者說智能系統與物理環境的交互作用對于智能本身也同等重要，即智能需要一個身體。在這樣的背景下，一種名為具身智能（Embodied Intelligence）[218-219]的領域應運而生。

如果說演化神經網絡等側重于人工智能“內在思考方式”的認知演化內涵，那么演化背景下更側重于“外在物理特征”的具身智能則產生了人工智能領域的形態（morphological）演化內涵。例如，李飛飛團隊[220]受啟發于生物在漫長演化史中所展現出來的形態學習智能行為，提出了名為深度演化強化學習（Deep Evolutionary Reinforcement Learning, DERL）的新型計算框架，通過創建人工具身智能體和模擬演化實驗完成了智能體在當前地形下最佳行進形態的生成，不但完成了人工具身智能體對于生物演化法則的實現，還首次證明了演化生物學中的鮑德溫效應——演化過程中，學習開始而來沒有基因信息的行為將逐漸成為能夠遺傳給后代的具有基因信息基礎的行為[221]。David Howard等[222]提出一種“多級演化”的系統框架——機器人通過認知層面（內部軟件）的融合和形態層面（硬件外觀）的重組，如同生物一般進行“繁殖”和自主演化，使下一代機器人兼具父輩的智慧和外形優勢，將具身智能體現的形態演化進一步拓展到完整人工智能體的多層次全面演化上。其回應了Eiben等[223]談及的：隨著機器人技術和3D打印技術的成熟，一個人工物理智能體不斷進行演化且被實例化的“Evolution of Things”時代正在來臨。Stanley等[213]也在文獻中表示類比生物身體（形態結構）、大腦（智能認知）的協同演化模式，有助于實現真正意義上的通用人工智能。未來演化機器人[224-226]的真正落地和工業化必將顛覆人們對傳統人工智能的想象。

具身智能的誕生和發展豐富、拓展了智能的定義，使得人工智能領域不再只注重于語言、視覺等非具身智能任務，更加全面地構建起人工智能的理論概念。在人工智能領域，智能所承載的對象為人工智能體。而在人機物群智背景下，智能則可以“搭載”于人、機、物異構群智能體之上，這些具有不同優勢的智能形態高效融合、互利互補并最終完成群智涌現。

4. 硬件演化

演化硬件（Evolvable Hardware）是一類根據外部環境改變內部結構或者調整自身行為的硬件或系統，旨在使用演化算法與可編程邏輯器件（Programmable Logic Device, PLD）共同完成自主演化和重構，達成物理硬件自適應、自組織、自修復的效果[227]。與具身智能中實體硬件的外觀形態演化不同，演化硬件是一種側重于通過借鑒自然演化完成硬件內部電子系統設計的研究。與傳統人類設計相比，它提供了一種新型電子系統設計方法，目的是使任何硬件結構都能無須人為干預便可高度自動化地完成自適應、自修復的電路設計與調整。其中，如何通過復雜度更低的演化方法高效進行相應應用的空間搜索過程是研究者們致力于改進的重點。盡管硬件演化相關研究還遠未達到其最初預想的目標，但是其所展現的具有自適應結構調整和自繁殖、自修復能力的硬件開發愿景無疑是未來發展的重要方向。

綜上，這四種受自然界生物演化現象啟發的思想和研究領域并非完全獨立和解耦合的。我們的本意并不是在此強調這些演化思想的不同，而是想通過對這些工作的歸納，描述“演化”所展現的強大力量以及為學界提供的無限可能。演化計算（Evolutionary Computing, EC）作為一個新興研究領域[203]，包含了不同演化思想的計算機相關研究，在20世紀90年代逐漸被研究學者形式化，Eiben[228]和KA De Jong[229]等學者對其進行了非常卓越的總結和展望。此外，其他不同領域對于自然界演化的借鑒和探索重點也不同，例如生態學、神經科學等側重于從不同角度歸納、總結出生物演化的規則和機制（如遺傳變異、認知機制等），這為人工智能領域的研究學者們不斷提供新穎的技術啟發和研究思路，而相應的人工智能模型和算法反過來也為其他學科提供高效的問題求解方案。

此外，不可否認的是在計算機領域，“演化”指導的研究想要成為主流，依然有很長的一段路要走。例如，如何應對處理演化模型或算法需要大量計算、存儲等資源的問題，如何更高效地指導演化向著期望的目標進行等。但從長遠來看，演化啟發的研究目標是解決開放性和通用性問題，這同我們所展望的人機物融合愿景一致，開放、通用和更加高效、魯棒的解決方案是人類永恒的追求目標。雖然當前依然面臨著重重困難，但如同演化研究領域本身一樣，從認知演化、形態演化再到多層次全面協同演化，我們可以看到越來越多的演化內容被嵌入到更大、更復雜的實體中。這樣的實體處于更加復雜的外部環境和變異、繁衍的動態演化機制下，使得模型的建立更加困難，但這絲毫沒有阻止計算機科學家們致力于挖掘蘊含于從微觀基因結構到身體、面部等個體形態特征，再到種群規模、群落交互等群體特征中的多種不同的演化內涵。未來我們也期望看到更多借鑒演化思想而開展的創新性研究，以及其對全周期持續演化的人機物融合群智系統實現的增效，實現理論基礎和應用技術的騰飛。有關研究工作及其與人機物背景的結合與展望的內容，請參見第4章。

3.3.4　人機物共融智能

前文分別從群落生態學、異構群集動力學和人機物演化動力學的相關領域挖掘了能夠為人機物背景下異構群智能體共生演化、協作增強等要素提供啟發的理論依據或實際應用。而相比傳統群智系統，還存在一項目前還未被深入探討的人機物新型要素——人類智能和機器智能（人工智能）的融合與增強，它會為群智涌現帶來哪些新的內涵與影響？這種新型的人機物共融智能高效利用了人類智能和機器智能的互補性和差異性，如人類使用其認知理解、經驗知識等通用智慧的優勢，機器使用其專業化智能等。這種融合了不同智能形態的新型智能概念跳脫出系統單一智能形態的束縛，使得人、機、物多種形態的智能可以各取所長、互利互補，完成各自擅長的工作，實現群智協同增強，是人機物融合群智極為顯著的新型特征。而融合人類智能和機器智能的相關討論和研究并不是最近才被提出的。本節將介紹該領域的相關工作并進行歸納和總結，最后提出人機物共融智能的方法框架。

人工智能領域先驅、美國麻省理工學院的利克萊德教授早在1960年就發表過一篇開創性的文章[230]，提出“人機共生”（Man-computer Symbiosis）思想，指出人類的大腦將會與計算機等設備緊密耦合，并且這種耦合將會形成一種前所未有的合作關系，以現在所無法描述和構想的形式進行思考和分析數據。隨著計算機軟硬件技術的發展，人機共生的思想呈現在真實世界中的可能性越來越大。同時，新的時代催生了新的需求，國家新一代人工智能發展規劃[231]中提到“人機混合智能”是國家實現“AI 2.0”的重要研究方向，生物智能系統和機器智能系統的集成與協作，能提高解決問題和響應決策能力，涌現更高水平的智能。筆者重新審視人與計算機智能的關系，構建出新型的人機智能混合形態，提出“人機共融智能”的概念[6]，并總結了人機共融智能的三個特性：個體智能融合（針對復雜任務，巧妙利用人的識別、推理能力，實現人機協作增強感知與計算，發揮二者的互補優勢）、群體智能融合（通過利用群體行為特征、結構特征及交互特征等在特征和決策層面與機器智能進行融合，實現智能增強）、智能共同演進（人類智能和機器智能互相適應，彼此支持，相互促進，實現智能的共同演進和優化）。

本節則根據現有研究中人類智能和機器智能的不同融合方式，把共融智能劃分為兩種模式——顯式和隱式。顯式指人作為群智系統的一員，主動地利用人類獨有的認知能力和知識經驗，直接參與到群智涌現的過程中；隱式則指通過人類智能的間接輸入和認知啟發，非主動地幫助系統更加高效地涌現群智，起到引導、輔助的作用。接下來，我們將分別對這兩種融合模式進行闡述。

1. 顯式共融

“人”成為人機物融合群智系統中的一員，和機器共同協作完成任務，以“顯式參與”的方式介入群智涌現的過程中。當前探索這種“顯式共融”方式的理論和應用主要以“人在回路”（Human-in-the-loop）[232]這種混合智能形態為主。“人在回路”指的是將人類智能直接引入智能系統的回路，以提高智能系統的置信度。其可以實現在模糊和不確定問題中，分析與響應高級認知機制與人工智能系統之間的緊密耦合。第9章將對人在回路這種混合智能范式與相關工作及其面臨的挑戰等進行更為詳細的闡述。比如在圖3.36所示的人在回路的融合框架中，機器學習（有監督和無監督）從訓練數據或少量樣本中學習一個模型，并利用該模型預測新的數據。當系統異常時或者當計算機對預測結果缺少“信心”時，利用置信度估計或計算機認知狀態可以決定是否需要人工干預。事實上，最終算法中的人工/預處理有助于提高系統的準確性和可靠性。

同時，“人在回路”這種顯式智能融合的方式也隨著時代發展孕育出一些新的內涵——不僅要使機、物智能在人的介入下進行增效，人也在群智涌現的過程中不斷成長并提升決策能力，以實現人、機、物的共同進步。比如通過人在回路的方式，機器能夠更加高效、可信地解決復雜場景下的任務；而機器智能形成反饋，可反過來提高人類理解復雜問題再根據需求去解決問題的能力。上述即為人、機、物“共生演化”的智能融合范式。

例如在工業4.0背景下，Bousdekis等[234]提出了一個“操作員4.0-AI”共生的人類網絡物理系統（Human-Cyber-Physical System, HCPS）框架。其中，人類和AI共同努力，實現彼此增強，比如利用操作人員的領導能力、團隊協作能力、創造力和社交技能，以及AI計算的速度、可擴展性和定量能力[235]。通過這樣的方式，操作人員和AI可以通過較小的通信開銷實現共享信任和期望，如圖3.37所示。在這個框架下，機器利用其強大的存儲、計算等能力來處理物理空間中的數據；同時，人類利用其認知、概念等專家領域知識同機器進行交互，獲得可解釋的結果，該結果進一步幫助人類規劃下一步動作并根據實時感知的環境參數和結果為機器智能提供反饋和建議。

2. 隱式共融

前面討論了人主動地“直接參與”群智涌現過程的顯式智能共融模式。在這部分，我們將討論人通過“間接指引”，非主動地利用人類智能的間接輸入和認知啟發，協助增強群智涌現的隱式智能共融模式。

所謂“隱式”，強調人類無意識、非主動地為群智系統貢獻人類智慧，利用人類認知與經驗在智能決策中起到引導、輔助的作用，實現智能涌現增強。而“顯式”模式下，人類通過在回路中有意識、主動地提供能力或直接介入，影響甚至決定智能決策的方向或結果。我們在此區分隱式和顯式的目的也是希望表達：在當前技術背景下，機和物所展現的機器智能形態在自主性和智能化程度上還遠未達到能夠和人“共融協作”的水平，因此人類在群智系統中當前的介入方式決定了不同智能融合模式的形成。

當前，體現上述“隱式”智能融合的技術又存在哪些具體的相關工作呢？從群智數據間接輸入的角度來看，來自人群、設備、環境等的人機物群智數據蘊含著大量且豐富的語義信息和群智知識。其以人類群體生成的數據為核心，更以人類參與群智數據融合過程的不同方式可進一步劃分為顯式和隱式兩種模式，其中不同類型的人類群智則被嵌入到數據感知和內容生成的過程中。群智數據融合背景下的隱式群智則體現在人機物交互情境和社群情境內，被間接地用于群智數據的理解和處理，如用作機器智能的特征輸入或相關參數。這些內容將在第6章進行更為詳細的討論。而從認知啟發的角度來看，人腦蘊藏著人工智能最終期望實現的計算機理，這種通過模仿人腦認知機理和功能模式以提高計算機的感知、推理和決策能力的基于認知計算的共融智能也體現了人類智能“隱式”參與、協助群智涌現的智能融合模式。其面臨的挑戰和相關工作將在第9章進行詳細闡述。

基于上述對人類智能和機器智能的顯式與隱式融合模式的歸納和總結，下面提出了人機物共融智能的體系框架，如圖3.38所示。

在人機物融合群智系統下，“人”具有認知經驗、歸納和總結等優勢，“機”具有高效存儲、計算、機器學習等優勢，“物”則具有泛在情境感知、協同合作等優勢，三種智能形態深度融合、互相補足。這些擁有不同智能形態的智能體除了以其特有優勢相互增效之外，群智能體中的每一個體還在感知、理解、計算、決策的演化生命周期內，不斷與其他智能體進行交流通信、交互合作，通過群智發散和匯聚完成群智涌現。

本節闡述了人機物群智增強新型要素的內涵和意義，從人類智能和機器智能融合的現有相關研究中歸納出顯式與隱式兩種智能共融范式，并凝練提出人機物共融智能的體系框架。人機物共融智能展現了未來背景下人、機、物“1+1+1>3”的智能融合增效愿景，實現了群智涌現過程中不同智能形態的交叉滲透，是相比傳統單一人工群智極為顯著的新型特征。未來隨著機、物智能水平的不斷提高，群智系統將以更加和諧、平等的方式完成人類智能和機器智能的進一步融合，實現人類與機、物的智能共同演進。

3.3.5　人機物超級物種集群

在前面的探索中，我們追根溯源，借鑒自然界所展現的交互、演化等群體智慧，通過群集動力學、演化動力學、人機物共融智能等領域的現有成果，探索人機物融合群智涌現機理，尋找實現各項新型要素的相關理論和技術。回到追求構建人機物融合群智系統的“初心”，我們希望這樣的新型群智框架能夠以其更強的靈活性、容錯性、智能涌現水平以及更高效、更普適的應用處理模式來解決傳統人工群智系統所無法解決的更多開放不確定泛在問題。在探索的過程中，我們也不斷吸收、歸納各個領域的相關工作以及研究學者的專業展望，并結合自身創想，設計出另一種有趣且具有未來意義的新型概念——超級物種（Super-being）集群。圖3.39展示了這一概念的設計構想。

20世紀最偉大的科幻小說作家之一艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在其著名的作品《銀河帝國》系列中曾描繪過一個名為“蓋婭”的廣義星系生命體，其由它（星系）所包含的所有生物有機體和無機物共同組成，并基于一些機制保證蓋婭內部這些組成成分的高效交互協作，且蓋婭還能夠認知組成成分的任何細微變化。其實，無論是人工集群還是人機物集群，它們所組成的群智系統的核心都是通過個體智慧的發散和群體智慧的匯聚實現智慧涌現過程的，可達成超越單智能體范圍的智能水平，在宏觀上整體類似形成一種更強大的智能單位去處理和完成復雜任務。“超級物種”集群亦是如此。其命名緣于前面對群落物種的探索：“超級”二字體現的是在能力上聚合和超越傳統智能體，具備自適應、自學習和持續演化等優勢或特性。具備這種特性的未來人工智能體被形象地比喻成新型“超級物種”。不同于這樣較為抽象的描述，我們給超級物種一個更為具象的定義：所謂超級物種，是一類集成多種傳統智能體優良特性的、能夠根據外界環境和復雜需求自適應重構形態和結構（例如實現多棲運動）的強智能新型人工智能體。整個超級物種集群，能夠面對動態的環境進行不同的自組織部署，高效協作以適應不同的任務。同時，群智系統在生命周期內的每次任務中持續演化、學習，在形態結構、個體智慧程度、群體協作水平等方面不斷演化，以適應未來愈發復雜的不同任務場景。

綜上，我們已對超級物種這一概念的定義有了宏觀上的了解和認識。從定義可以看出，超級物種集群是群智能體所追求的最終形態，不僅具備人機物背景下群智能體自適應、自組織、自學習和持續演化的全部特性，且其個體也在能力上超越了當前任何一種傳統智能形態。盡管要實現上述宏大的超級物種集群愿景在當前看來還十分遙遠，對于超級物種集群的描述也依然處于“想象”的狀態，但超級物種概念的提出并非一時興起。當前科學領域的研究展望和一些應用技術的變化趨勢已經影射出超級物種的未來需求和實現可能。4.3.3節將對這些工作及超級物種集群的未來應用愿景進行更為詳細的闡述。

而在真正實現超級物種集群這一宏偉目標的過程中，未來技術需要達成和具備怎樣的水平？或者說超級物種集群擁有哪些顯著的技術特征呢？問題的答案也許還需要科研工作者在未來的幾十年甚至上百年內源源不斷地給出其中的塊塊拼圖。但綜合之前對超級物種集群的背景、定義和未來場景的種種描述和探索過程中針對不同領域工作和專家展望進行的歸納、啟發，這里對上述問題給出一些基礎的解答。

1. 形態結構自適應

從定義可知，超級物種體現了個體能力層面的高度集成，能根據外界環境和動態需求自適應地改變自身的功能和形態結構。我們在3.3.3節中對體現形態演化的具身智能和相關前沿工作進行了介紹，其中不管是對理論研究還是前沿技術的各種探索，都顯著體現出超級物種形態演化自適應的內涵。最近，奧斯陸大學[219]成功研制出一種形態自適應的四足機器人，將具身智能第一次真正地引入人類的現實生活中。同樣，如果將演化硬件的概念目標進行拓展并實現，各種形式的硬件將如同生物一般具有自適應、自組織、自修復等特性，可改變自身內部結構和行為以適應不同的生存環境。這將為超級物種形態結構自適應特性的進一步實現帶來可能。

2. 任務協作自組織

在群智系統中，同構或異構個體各自扮演著不同的專業化角色，通過個體智慧的發散和群體智慧的匯聚完成群智涌現。在理想狀態下，群智系統的靈活性、擴展性、魯棒性與任務處理能力等方面都遠優于“單智”系統。但群智能體的協同和組織也成為群智系統的一大難題——群智系統中的個體具備局部的認知和通信等特征，如何面對復雜、高度不確定性的外界環境實現集群的自組織部署？根據前述介紹，超級物種集群擁有所有群智系統的理想狀態，群智能體將形成一個更加獨立、完整、強大的智能單位。如同《銀河帝國》中的“蓋婭”，具有最大可能“牽一發而動全身”的全局認知和響應能力。也就是說，每個個體可以實時感知除環境外其他個體的存在或信號反饋，對于整個集群的變化具有實時決策、高速響應的能力，最后集群能夠自組織地完成群智能體的行為協同與結構組織等。類似地，“馬賽克戰”也描述了一種無人機、無人車、無人船等異構混合型作戰部隊，能夠以“按需定制”的特遣部隊形式，滿足應對各種沖突的作戰需求，動態、協同地實施作戰。當然，上述愿景的實現還需要未來智能體行為動力學理論、集群協同自組織模型等相關工作上的突破。此外，在實際應用中，智能體通信的覆蓋范圍、傳輸效率和抗干擾性等決定了集群的范圍邊界和效能上限，通信技術的發展也是超級物種集群實現過程中至關重要的一環。

3. 群體智能自演化

超級物種集群的智能化理想目標是達到人類或人群所具有的通用人工智能程度以及通過學習實現的全生命周期智能演化的水平，具備不斷解決開放式泛在問題的能力。在個體層面，我們在3.3.3節就提到自然界十幾億年演化過程中蘊含的神經認知與具身形態的啟發，在創造人類水平的人工智能中發揮著重要的作用，成為未來通往通用人工智能的關鍵道路之一。因此，繼續以開放性問題為動力，更進一步受啟發于自然界的創造力而產生創新、成熟的演化人工智能相關技術，擁有人類智慧水平的超級物種的未來并非紙上談兵。在群體層面，超級物種集群的群智演化則在個體智慧強水平和演化特征的基礎上，通過決策演化以博弈、協商等方式不斷追求群智效益和整體涌現強度的最大化，如同人類社會在法律、規則等的制約下通過協作實現群體價值一般。

在本小節，我們提出了超級物種集群這一充滿未來意義的新型概念，對其創想背景、定義和技術特征等進行了闡述，第4章將對其現有及未來應用場景進行更為詳細的介紹。也正是因為超級物種集群不但具備實際的未來需求，在技術層面更擁有著眾多的未知挑戰，所以在此也只能在一定程度上刻畫和構建這一創想的理論內涵。未來希望越來越多的研究學者致力于實現超級物種集群的相關理論研究和應用技術的不斷拓展和突破。