12月27日，新氦技術(shù)沙龍活動第六期圓滿結(jié)束。作為2019年里的最后一期技術(shù)沙龍活動，此次邀請到新氦類腦智能機器視覺實驗室主任楊文志博士作為內(nèi)容分享嘉賓?；顒蝇F(xiàn)場，楊文志博士以幽默風(fēng)趣的方式為大家?guī)怼凹嚎茖W(xué)：科學(xué)與自然的促膝長談”。（以下楊文志博士簡稱楊博士）
楊博士首先以題目中的“集群”二字作為切入點進行講解，他將集群中存在的幾種科學(xué)研究分成四類并簡單描述了對應(yīng)的研究內(nèi)容。
楊博士首先展示了成語“烏合之眾”并用通俗易懂的方式解釋集群的含義?！氨姟钡暮x是龐大的數(shù)量，就如同生物學(xué)中命名為集群的生物群都是以大單位為基礎(chǔ)計數(shù)，“烏”代表集群中的與群體相比較下顯得非常簡單的個體，“合”則表示群體之間存在的溝通，“之”意味集群通常情況下都是集體移動的群體。人類也通過效仿集群的現(xiàn)象并將其運用于科學(xué)之中來獲得某些方面的進一步提升，而集群與科學(xué)之間如何做到相互聯(lián)系的部分將由楊博士娓娓道來。
由集群衍生出了許多研究，“集體行為學(xué)”就是其中一種直觀表達自然界中群組活動的方式。例如，鳥會模仿身邊最近的同伴做同樣的事，所以在飛行時會共同往同一個方向移動。
在講解到“進化博弈論”時，楊博士首先說明進化博弈論與博弈論的主要差別是引入了非理性變異的子群體，并簡要說明其進化穩(wěn)定平衡點的推導(dǎo)，最后提出當(dāng)?shù)赜蚓窒薇豢紤]時，就難以用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而需要復(fù)雜系統(tǒng)的工具來模擬。
復(fù)雜系統(tǒng)是一種傳統(tǒng)數(shù)學(xué)無法解釋個體之間運動的情況的方法。其中“自我組織”和“涌現(xiàn)”是復(fù)雜系統(tǒng)中重要的現(xiàn)象。比如在擁擠的人潮中，人們會自然的避免與其他行人迎面，同時跟隨前方背對自己行走的行人從而形成不同的人流方向。
“集群智能”是從自然界中生物的特性研發(fā)產(chǎn)生，Dorigo教授“蟻群算法”的出現(xiàn)在當(dāng)時引起了較大的轟動，楊博士用案例解釋在陌生環(huán)境中，螞蟻通過爬行中留下分泌物的多少來判斷短路徑，人類亦是如此，如同魯迅先生所說“世上本沒有路，走的人多了便成了路”。隨后，楊博士簡單介紹了其他幾種集群算法，如“蜂群算法”、“火花算法”和“天牛須算法”。
當(dāng)所有人的想法行為一致時可稱為“同質(zhì)”，亦是集群智能，然而也必然會有“異質(zhì)”情況產(chǎn)生，“異質(zhì)”被淘汰的情況就會變成“進化算法”的過程。楊博士簡單介紹了“遺傳算法”和“遺傳編程”是進化算法中非常重要的一種，同時楊博士介紹了“可進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”并表示這是目前前沿的發(fā)展。
“集群機器人”是集群智能的一個應(yīng)用方面的熱點，嘗試以集群的結(jié)構(gòu)來解決困難問題并適應(yīng)環(huán)境變化。而“非嚴(yán)格集群架構(gòu)的集群機器人”也因?qū)嵱蒙系膬r值成為一個重要發(fā)展，如階層式架構(gòu)、全局控制、主從關(guān)系、異構(gòu)智能體協(xié)同等設(shè)計，讓分散式計算與集群機器人漸漸脫離了傳統(tǒng)集群科學(xué)范疇。
在談?wù)摰健叭斯ど睍r，楊博士表示這是一個仍有許多爭議的話題。集群的科學(xué)是可以包含個體沒有智能的現(xiàn)象。其中東京大學(xué)教授Ikegami通過將數(shù)億個集群運動的形式聚成一張圖片，圖片中的現(xiàn)象如同大腦神經(jīng)元一般。楊博士希望能給到大家更多思考的空間，來探索人工生命中那些對于人類發(fā)展價值的存在。
在楊博士的學(xué)習(xí)科研生涯中，他先后鉆研了咨詢工程方面的學(xué)問，在英國萊斯特大學(xué)經(jīng)濟學(xué)系求學(xué)，為了堅定自己的觀點在英國伯明翰大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院攻讀博士。他也如同大多數(shù)的學(xué)者一樣經(jīng)歷過許許多多的困難，但正是這一次又一次的碰壁、受挫，使得他就多個理論有了深入理解并且相互融合的機會，他表示正是因為有了這樣一個復(fù)雜多樣的經(jīng)歷使得自己研發(fā)有了一個更加明確的方向?，F(xiàn)如今楊博士任職于上海新氦類腦智能科技有限公司，在這片筑造夢想的地方他重燃希望朝著自己的目標(biāo)前進。
在最后的總結(jié)中，楊博士認(rèn)為“集群科學(xué)其實對于自然的魔法還未被完全啟發(fā)”，然而如何在依照自然做相似的啟發(fā)和完全照抄如印刷般的啟發(fā)中尋找平衡點是科學(xué)研發(fā)時有趣的地方。這就如同現(xiàn)如今十分火熱的類腦芯片，“類”即為類似但又不一樣的地方，大腦具有老化現(xiàn)象，而類腦則是類似大腦運作但又有區(qū)別。楊博士表示在科學(xué)研發(fā)中如何平衡科學(xué)研發(fā)與自然之間的模擬程度是有趣且考驗研發(fā)人員的環(huán)節(jié)。
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