群智协同计算：研究进展与发展趋势.pdf

群智协同计算：研究进展与发展趋势 大规模的互联网用户群体不仅是各类应用服务的使用 者，更是网络空间大数据和应用服务的贡献者，其构成了支 撑大量成功应用的群智资源。在此基础上发展出一种新型的 计算模式，我们称之为群智协同计算，其核心在于对开放网 络环境下的群智资源进行有效管理和协同利用以实现群体 智能的最大化。 来自人工智能、大数据、计算机协同工作和人机交互等领域 的研究人员从不同的学术视角对此开展了研究，提出了众 包、人计算、群体智能和社会计算等研究方向，同时工业界 也推出了大量支撑群智协同的平台与应用。从技术上看，群 智协同计算在协同计算的基础上融合了大数据、统计机器学 习等人工智能新技术。本报告总结了群智协同计算的主要研 究问题，对国内外的必威体育精装版研究进展进行了综述和对比分析， 并对该方向未来的发展趋势和主要科学问题进行了展望。 国内研究进展 近年来，国内的学术界对互联网上涌现的群智协同现象十分 关注，从人工智能、软件开发、大数据处理和协同计算等多 个角度开展了大量的研究，特别是相关方向得到了国家的高 度重视，已经列入国家重大科技计划。北京航空航天大学李 未院士等提出推进“群体智能”相关研究，被列入 2016 年 中国工程院发布的 《中国人工智能 2.0 计划》，并成为国家 “科 技创新 2030 ”重大计划的重要内容。 在此背景下， 2017 年 7 月国务院印发新一代人工智能发展规 划，目标是初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生 态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核 心产业规模超过 1500 亿元，带动相关产业规模超过 1 万亿 元，其中明确对群体智能的研究进行了规划：在基础理论方 面，群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的 理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型， 形成基于互联网的群体智能理论体系；在关键技术方面，重 点突破基于互联网的大众化协同、大规模协作的知识资源管 理与开放式共享等技术，建立群智知识表示框架，实现基于 群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强， 支撑覆盖全国的千万级规模群体感知、协同与演化；在创新 平台方面，群体智能服务平台重点建设基于互联网大规模协 作的知识资源管理与开放式共享工具，形成面向产学研用创 新环节的群智众创平台和服务环境。 在软件开发方面，北京航空航天大学的李未院士早在几年前 就提出开展群体软件工程的研究。围绕群体软件工程的研 究，国家自然科学基金委、科技部等先后立项了多个群智化 软件开发方法的重大 /重点项目。 北京理工大学的梅宏院士牵 头承担了基金委重大项目“基于互联网群体智能的软件开发 方法”，依托北京理工大学、北京大学、国防科学技术大学、 南京大学和北京航空航天大学组成的核心团队重点突破互 联网环境下面向软件开发的群体智能的形成、度量与调控的 机理机制等关键科学问题，建立互联网环境下以大规模群体 协同、智力汇聚、信誉追踪、持续演化为基本特征的新型软 件开发模式。国防科学技术大学的王怀民教授牵头承担了国 家 863 计划重点项目可信的国家软件资源共享与协同生产环 境，带领国防科学技术大学、北京大学、北京航空航天大学 和中科院软件所等构成的核心团队，突破了一系列软件开发 的群体化方法，并完成了大型群体化软件平台 Trustie 的研 制，开展了大规模的应用实践，相关成果获得 2015 年国家 技术发明二等奖。 在大数据方面，清华大学的刘云浩教授提出群智感知计算， 借助大规模的用户群体实现大范围的数据收集与感知，西北 工业大学於志文教授和上海交通大学的朱燕民教授等在群 智感知方面均开展了大量的研究工作。清华大学的李国良副 教授带领的团队在基于众包的数据管理方面开展了大量研 究，并且构建了众包任务处理平台 ChinaCrowd 。此外， 香港 科技大学的陈雷教授、北京航空航天大学的童咏昕副教授在 时空数据众包管理方面做出了一系列高水平的成果，所研发 的 gMission 平台得到了国际社会的关注。