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英文名:Crowd Computing
學科:物聯(lián)網、普適計算
定義:一種面向人機物融合環(huán)境異質智能體的新型協(xié)同計算范式。
實質:群智計算以異質智能體有機融合為基礎,以提升個體和群體的多維能力為目標,旨在利用人機物異質智能體資源的互補性、能力的差異性、彼此間的協(xié)作性和競爭性,探索和研發(fā)群體智能感知與認知、群體智能協(xié)同與聚合、群體智能學習與演化等基本機理、計算模型、核心算法及系統(tǒng)平臺,為構建具有自組織、自學習、自適應和自演化能力的群智空間提供支撐。
1、背景與意義
計算模式主要經歷了主機時代、PC時代和網絡計算時代(分布式計算、網格計算、云計算等),網絡計算主要強調計算機互聯(lián)和計算能力共享。隨著智能終端和無線通信技術的發(fā)展,當前很多設備具有了感知能力,同時智能處理能力也得到提升,萬物皆具有智能,如何有效利用萬物智能,做到感知能力、計算能力、控制能力的高效協(xié)同,最終形成更強的智能,這是群智計算的根本出發(fā)點。
群智計算是人機物融合萬物智能互聯(lián)時代的使能技術。人類群體、信息空間及萬物實體正在實現(xiàn)廣泛和深度的互聯(lián),人類進入人機物三元融合的萬物智能互聯(lián)時代。尤其是物聯(lián)網和人工智能的融合發(fā)展,使得人類群體攜帶的移動設備、廣泛部署的物聯(lián)網、形態(tài)多樣的互聯(lián)網等實現(xiàn)智能連接,打破了三元空間的信息隔離,人機物融合萬物智能互聯(lián)成為可能。其中,如何實現(xiàn)人、機、物要素(即智能體)彼此激發(fā)和跨域協(xié)同是關鍵問題之一。群智計算是面向人機物融合環(huán)境的群體智能計算,旨在構建一種跨空間異質智能體新型協(xié)同計算范式,其模型、方法及平臺是支撐人機物三元融合與智能互聯(lián)的關鍵使能技術。
2、群智計算內涵
群智計算作為一種面向人機物融合環(huán)境異質智能體的新型協(xié)同計算范式,旨在利用人機物異質智能體資源的互補性、能力的差異性、彼此間的協(xié)作性和競爭性,探索和研發(fā)群體智能感知與認知、群體智能協(xié)同與聚合、群體智能學習與演化等基本機理、計算模型、核心算法及系統(tǒng)平臺,為構建具有自組織、自學習、自適應和自演化能力的群智空間提供支撐。群智計算其核心在于“群”(無人機、無人車、機器人群體或其混合組成群體)和“智”(感知能力、自主智能),區(qū)別于傳統(tǒng)的計算設備,群智體具有移動性、動作性、群體性和交互性,環(huán)境和任務更加復雜多變,需要從系統(tǒng)層面提出硬件架構、軟件支撐、算法框架等相結合的全棧式解決方案。構建以“群智芯片、群智操作系統(tǒng)、群智算法框架”為核心的泛在群智計算系統(tǒng),是未來計算需要解決的關鍵問題。
3、群智計算特征
群智計算以異質智能體有機融合為基礎,以提升個體和群體的多維能力為目標,通過協(xié)作增強群體智能優(yōu)勢。本領域研究不僅涉及計算理論、人工智能和網絡科學,而且與認知學、生物學、社會學等密切相關,具有鮮明的多學科融合特性。具體而言,群智計算具有三個主要特征:
1)跨域交織性——萬物智聯(lián)使得社會、信息、物理三元空間不僅有序連接而且彼此深度交織,形成跨域共融的智慧空間;
2)行為多樣性——共存于跨域空間之中的異質智能體具有移動、動作、合作、競爭、博弈等多樣化行為;
3)場景適應性——群智計算模型及其系統(tǒng)實現(xiàn)需要適應不同應用領域和場景,具有自主演化、動態(tài)適配等能力。
4、群智計算挑戰(zhàn)
群智計算在機理、模型、方法、平臺等層面面臨新的挑戰(zhàn),主要包括以下三個方面:
1)群智涌現(xiàn)的非確定性 異質智能體跨域交織,群智體的相互作用、關系和群智聚集結果呈現(xiàn)不確定性,難以滿足群智計算的確定性需求,需要發(fā)掘群智涌現(xiàn)機理并構建確定性模型或規(guī)則以實現(xiàn)對群智涌現(xiàn)結果的有效調控。
2)群智計算的可演化性 異質群智體能力差異、計算場景復雜多變,需要構建自適演化的群智計算模型及其形式化驗證方法,以實現(xiàn)群智體互補性資源/能力的協(xié)同調度與效能增強。
3)群智質量的可保障性 異質群智體動態(tài)聚集且群智服務需求個性多樣,導致群智協(xié)作認知和決策準確性、完整性等參差不齊,需要設計相適應的量化評估體系與方法,以有效支撐高質量的群智計算服務。
5、核心科學問題與關鍵技術
(1)群智涌現(xiàn)機理——探索群智涌現(xiàn)的內在因素,發(fā)掘群智涌現(xiàn)的機理,為群智計算范式與模型構建奠定理論基礎;在此基礎上,進一步探索異構群智體在交互、協(xié)作、競爭、博弈過程中的智能演進模式,形成新的群智體演化學習指導理論。
(2)群智計算模型——構建群智計算核心要素、關鍵角色、典型關系的抽象模型,研究群體行為的自組織、自適應、自演化表示方法;建立異構群智體融合計算新范式及其協(xié)作算子與機制,完成群智計算模型的形式化驗證。
(3)群智計算算法及其架構——研究和設計分布式協(xié)作認知、異構群智體協(xié)同計算、多元角色協(xié)作決策優(yōu)化等群智計算核心算法;面向不同泛在計算場景,設計適應群智算法的新型群智計算架構及其動態(tài)適配策略和機制。
(4)群智計算操作系統(tǒng)——探索群智計算操作系統(tǒng)結構,重點研究異質資源統(tǒng)一表示與管理、群智任務自組織調度與協(xié)同、場景驅動自適應服務與質量保障等方法,為群智計算應用提供統(tǒng)一的管理和交互平臺。例如,西北工業(yè)大學研發(fā)的CrowdOS操作系統(tǒng)是典型的群智計算操作系統(tǒng)。
參考文獻:
於志文
CCF 常務理事、杰出會員、普適計算專業(yè)委員會副主任委員、協(xié)同計算專業(yè)委員會副主任委員,哈爾濱工程大學副校長,西北工業(yè)大學教授,主要研究方向為普適計算、物聯(lián)網、群智感知計算、人機系統(tǒng)等。zhiwenyu@nwpu.edu.cn
郭斌
CCF杰出會員、西安分部主席、普適計算專委會常務委員、協(xié)同計算專委會執(zhí)行委員。西北工業(yè)大學計算機學院教授,副院長。主要研究方向為普適計算、移動群智感知、人機物融合群智計算等。guob@nwpu.edu.cn
周興社
CCF會士、CCF首屆咨詢委員會委員、CCF杰出教育獎獲得者,陜西省計算機學會理事長。西北工業(yè)大學計算機學院教授,主要研究方向為網絡化嵌入式計算、信息物理融合系統(tǒng)、智能感知與普適計算、分布式計算與云計算等。zhouxs@nwpu.edu.cn
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