图灵汇官网

导读：极智GeeTech

预见未来：全球主义与技术超级计算机的交汇

在2024年Inclusion上海外滩大会的舞台上，Kevin Kelly描绘了未来世界的图景——全球主义的迅速推进与技术驱动的“超级计算机”的共同构建。这一构想中，全球的每台设备，从手机、笔记本电脑到数据服务器，都将紧密相连，形成一个庞大的计算网络，每台设备扮演着微小的“神经元”角色。

超级计算机的崛起：规模与速度的革命

这台全球性的“超级计算机”正以前所未有的规模和速度运行，推动着创新加速，使得新发明和新思想得以快速传播。通过增强现实和虚拟现实技术的培训、机器与传感器的感知世界、ChatGPT等工具的学习，科技的前沿正在不断拓宽。

智能群体的潜力与挑战

当前的人工智能虽已具备基本逻辑能力，但尚处初期阶段，主要应用于提升效率的工具型任务。其最大价值在于独特的思维方式，未来若融入想象力与主观能动性，有望解决单一人类难以克服的社会问题。然而，专家指出，当前讨论中缺失了对集体性、不确定性和激励机制的关注，以及人工智能系统在处理不确定性方面的不足。专家呼吁建立能体现集体智慧的协同智能体系统，强调在AI构建中，应设法赋予机器类似人类的群体协作能力，这成为一个亟待解决的关键课题。

人类智慧与机器的融合：智能的第二次涌现

人工智能经历两次智能涌现，首次是神经网络达到一定规模后的质变，模型技术发展至今，特别是大型模型如GPT的革命性影响，归功于参数量级的突破，从百万、千万至万亿级别的跨越。第二次智能涌现的本质在于，当众多智能体聚集，协同完成任务时，有可能产生新的发现。这一现象与人类历史上的群体智慧相呼应，表明集体的智慧可以超越个体，尤其在面对不确定性时。

群体智能的起源与发展

群体智能概念源自对社会性昆虫群体行为的研究，始于1991年Dorigo提出的蚁群优化理论，随后Kennedy等学者在1995年引入粒子群优化算法，开启了群体智能的研究热潮。目前，群体智能研究主要集中在智能蚁群算法和粒子群算法，旨在通过算法让众多小型智能单元协同工作，解决复杂问题。

应用案例与挑战

群体智能在交通优化、城市规划、工业生产、智能医疗等领域展现出广泛应用前景。例如，在智能交通系统中，每辆车作为智能体，通过与周围环境和其他车辆的协作，共同优化道路使用效率。在智能医疗中，医生、护士、患者和设备协同工作，制定诊疗方案，提高医疗服务的效率与质量。然而，单体智能的局限性在于个体感知、通讯和控制的局限性，如何在大规模智能体系统中实现高效协作，仍是面临的主要挑战。

自动驾驶与车路云一体化

车路云一体化是群体智能的典型案例，通过传感器、云控平台、算法等技术，构建一个共享信息、协同运行的智能体网络，为自动驾驶车辆提供最优路径建议，解决交通效率问题。这不仅提升了系统整体效能，也为构建智能城市的愿景奠定了基础。

多智能体协作的挑战与解决方案

在多智能体环境中，高效协作面临着环境适配、沟通效率、信度分配等问题。为解决这些问题，多智能体协作系统（MACS）提供了有效框架，包括智能体建模、交互协调、评估优化、适应演化和人机交互等方面，旨在使多个智能体能够协同工作，实现共同目标或解决共同问题。

单智能体与群体智能的关系

单智能体的智能化程度直接影响群体智能的价值释放。通过激发单智能体的能力，群体智能将对单体智能体的潜力进行进一步开发，形成互为支撑、相互融合、相互促进的良性循环。

展望未来：机遇与挑战并存

尽管面临算法复杂性、环境不确定性等挑战，群体智能的应用前景广阔，将在机器人、教育、军事等多个领域展现其价值。通过技术创新与实践探索，群体智能将为人类带来更多便利与惊喜，同时，确保科技发展服务于人类福祉的重要性不容忽视。

结语：群智之路

在全球化的浪潮中，技术与合作的力量正塑造着未来的面貌。群体智能作为这一变革的重要驱动力，正引领我们走向一个充满无限可能的智能社会。面对挑战与机遇，让我们携手前行，共同探索这条充满希望与创新的道路。