潘云鹤院士解析群体智能系统结构与机制 Engineering

据科学网，于2025年01月10日报道，潘云鹤院士解析群体智能系统结构与机制 Engineering

论文标题： Structure Analysis of Crowd Intelligence Systems

期刊：Engineering

作者：潘云鹤

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.08.016

中国工程院院士、浙江大学人工智能研究所教授、之江实验室首席科学家潘云鹤在中国工程院院刊《Engineering》2023年6月刊发表了题为“Structure Analysis of Crowd Intelligence Systems”（群体智能系统的结构分析）的观点述评文章，深入分析了群体智能系统的结构与机制，为人工智能领域发展提供了新视角。文章指出，群体智能是大规模智能个体通过互联网构架参与，表现出超乎寻常的智慧与能力，是解决开放复杂问题的新途径。群体智能系统具有个体智能、共享平台、共同规则、开放性、共识、自动演化等特点。

潘云鹤院士将群体智能系统分为单类群智系统、双层群智系统和循环群智系统，并结合实际案例分析了其运行机制和局限性。例如，公路驾车群体是单类群智系统，在遇到路障或交岔路口时容易形成拥堵，因为个体驾驶员难以掌握全局信息。双层群智系统含有全局调度类和目标行动类，如车路网系统中智能道路能发挥全局调度作用，提高交通效率。循环群智系统则通过构建服务平台，实现资源的循环利用，如电商平台、市场经济等。

群体智能系统的激励和演化机制也随类型和关系变化而不同。调度行动的双层群智系统适用于指挥系统，常采用教育、奖励或处罚激励；知识吸纳的双层群智系统适用于知识汇聚系统，常按绩奖酬；供需循环群智系统则具有自激励机制，能低成本获得高效率。演化机制包括智能体内部演化和智能体间关系演化，如企业生产过程自动化、平台参与者种类增加等。

群体智能系统的研究对人工智能未来发展具有重要意义，不同结构的群智系统适用于不同任务，其激励和演化机制应根据类别调整，以实现最佳性能。文章为群体智能系统的设计与应用提供了理论指导，有望推动人工智能技术在智能制造、智能交通、数字经济等领域的广泛应用，助力解决复杂问题，提升系统效率和创新能力。

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https://www.engineering.org.cn/engi/EN/10.1016/j.eng.2021.08.016