决策者的前沿科技：人工智能助力美好未来

文 李岩 石燕红

分布式人工智能是什么？让众人焦虑的人工智能是真的机器人，还仅仅是一套算法系统？多机器人如何协作？如今，技术进步正在一步一步渗透到我们的生活当中，据预测，在未来的10 年到20 年，自主无人系统产业将成为世界经济进步的新引擎，而人工智能的发展，就是其重要的推动力之一。

每次技术革命，都会引发产业人才结构调整，人工智能毫无疑问是当下热度最高的技术之一，人工智能的普及到底会给企业带来什么？决策者们在做出许多面向未来的选择之前，加快知识更新、优化认知结构非常重要。

由航津教育主办的《决策者的前沿科技》课程（第二期）正是以人工智能、计算机自然语言、无人驾驶等内容为主要课程，邀请西湖大学人工智能与机器人中心主任于长斌、西湖大学特聘研究员蔡尚、西湖大学生命科学学院研究员周强等科学家讲解前沿科技，深度解读分布式人工智能和智能机器人等概念，带领我们学习前沿科技，理清思路，提前一步看清未来。

分布式人工智能和智能体

2017 年，人工智能首次被写入中国政府工作报告，随着智能制造政策环境进一步优化，中国人工智能发展驶入快车道。其中，作为人工智能的重要分支—分布式人工智能（DIA）也正式走进大众的视野。

分布式人工智能（The Workshop on Distributed Artificial Intelligence）一词由来已久，首次提出于1980 年MIT召开的第一届DAI 国际会议，它是人工智能和分布式计算相结合的产物，是指研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地实现问题求解。

传统人工智能理论与方法在很大程度上只适用于串行处理结构，但大型智能问题都存在着潜在的并行性、分布性和开放性特点，理论难以解决实际问题。而计算机网络的发展为利用这些特性以提高问题求解效率和质量提供了现实基础，分布式人工智能的概念应运而生。

分布式人工智能主要研究分布式问题求解（DPS）和多智能体系统（MAS）两方面内容。分布式问题求解研究怎样将一个特殊的问题求解工作在多个合作的、知识共享的模块或节点之间划分；而多智能体系统则研究自主的智能Agent 之间智能行为协调，为了一个共同的全局目标，也可能是关于各自的不同目标，共享有关问题和求解方法的知识，协作进行问题求解。

目前，分布式问题求解已经在部分领域得到运用，在美国加州大学伯克利分校“搜寻地球以外智能”（SETI）研究小组发起的SETI@home 项目中，通过位于波多黎哥群山之中的巨型射电望远镜Arecibo 收集地外信号，将每天约35GB的数据传送到SETI@home 管理中心，SETI@home 管理中心将数据进行分解、划分为合适的大小，然后通过英特网将它们分发到全球成千上万个志愿者的电脑中。SETI@home 利用志愿者电脑中多余的处理器资源，在不影响用户正常使用计算机的情况下，处理这些数据，客户端程序会将有价值的信号送回SETI@home 项目管理中心并自动下载更新数据。

多智能体系统需要解决的关键问题是如何进行资源分配、任务调度、行为调节和冲突消解，使功能独立的智能体通过协商、协调来完成复杂的控制任务或解决复杂的问题，是在逻辑上或者物理上呈分布状态的多个智能体组成的较为松散的联合体，各智能体按照预先规定的协议，根据系统的目标状态及自生的目的、资源和知识，利用通信网络，相互之间通过协商来确定各自的任务，并通过协调和写作来共同完成任务并达到整体目标。

多智能体的技术已经在部分场景得到应用，如在多机器人系统上，将每个机器人作为一个智能体，当多个机器人同时从事同一项或者多项工作时，就可以利用多智能体技术建立多智能机器人的协调系统，避免冲突的出现，共同完成复杂并行的作业任务。

在未来，多智能协作将会在工程系统、安全与国防系统、信息系统和医学、生物和生态系统等方面发挥重要作用。

人工智能与机器人

新一代信息通信技术的发展，催生了移动互联网、大数据、云计算、工业可编程控制器等的创新和应用，推动了制造业生产方式和发展模式的深刻变革，机器人作为一种具有自动编程能力的自动化机械装置，是目前工业自动化的重要手段。“德国工业4.0”、美国“再工业化”以及中国制造“2025”等概念的提出标志着现在已经到了机器人技术快速发展的黄金时期，机器人也从工业运用走向人机协同和服务场景。

目前市面上1.0 版本的机器人只能从事代替可被重复的工作，如识别、计算、执行等简单的操作。而2.0 版本机器人则能从事可被经验化的职业，如自动驾驶、智能语音、健康诊断等。若人工智能与机器人“牵手”，则将会诞生3.0 版本的智能机器人，真正实现机器人自我学习、自我强化的目标，这种机器人会在非监督式情况下，自我强化学习社会进化，真正拥有像人一样“思考”的能力。

传统机器人只能按照程序按部就班地完成任务，不能够“因地制宜”应对任务中的突发情况，因而应用的范围十分有限。而以深度学习、强化学习为代表的机器学习和大数据技术的快速发展以及机器感知、认知能力提升和硬件成本的下降使得智能机器人在能够真正理解自然语言所描述的任务的情况下完成该任务，不但可以适应不同、复杂、全新的任务及环境，而且能够大规模生产投入市场，真正为市场所用。

未来的机器人发展，绝不是那种大型的用于焊接与喷漆的生产线专用机器人，而是研发更小的、广泛应用的机器人，同时适用于中小企业的性价比较高的机器人。智能机器人应用的范围也会变得十分广泛，无人驾驶、自主导航、机械臂手眼协同、室内建图、双臂协作、移动机器人＋家务等方面都有它大展拳脚之地。

科学技术推动社会进步，学习新技术，加快知识更新是决策者正确决策的前提之一，把握前沿技术，企业才能更好地发展。