2022年CCF智能涌现前沿论坛

无论是人、鸟类、昆虫，还是细胞组织、神经元网络、机器人集群，几乎在所有尺度上，智能都在以自己的方式，面对不断变化的环境，通过灵活的反馈机制解决问题并实现目标。从大量微观个体的简单行为中，如何涌现出宏观群体的复杂智能？“2022年CCF智能涌现前沿论坛”将于4月30日线上召开，邀请孙海龙、蒋嶷川、廖煜雷、闫小勇、詹志辉、郭斌六位知名学者共同探讨智能涌现研究的当前进展和未来趋势。敬请关注！

时间	报告题目	讲者	主持人
14:30-14:32	欢迎辞，合影	陈星（副院长）	郭斌
14:32-15:00	群智化软件开发方法与系统	孙海龙
15:00-15:30	社会网络中面向复杂任务的群智众包	蒋嶷川
15:30-16:00	面向海上护航的水面机器人集群智能技术	廖煜雷
16:00-16:30	解释社会引力定律的自由效用模型	闫小勇	於志勇
16:30-17:00	群体智能的协同与涌现及其自适应控制	詹志辉
17:00-17:30	人机物融合群智计算	郭斌

日期：2022.4.30，地点：线上（腾讯会议579-525-162）

论坛主席：郭斌（西北工业大学）、於志勇（福州大学）

主办：中国计算机学会（CCF）

承办：CCF福州分部、福州大学计算机与大数据学院

协办：CCF协同计算专业委员会

报告题目1：群智化软件开发方法与系统

内容摘要：在互联网开源开放环境下，参与者个体间的交互协同与贡献汇聚所形成的群体智能可以有效提高任务处理效率和质量，有力地推动了软件开发、大数据和机器学习等领域的快速发展。报告首先简要介绍群体智能的研究背景，然后重点介绍群智化软件开发方法的典型模式（如开源、众包等）与研究问题，最后介绍课题组在开源生态治理及群智资源分析与利用方面所取得的研究进展。

      

讲者简介：孙海龙，北京航空航天大学教授，博士生导师。担任软件开发环境国家重点实验室副主任，中国计算机学会协同计算专委副秘书长、常务委员。主要研究群体智能、智能化软件方法和分布式系统等。主持了多项国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目及面上项目等。在OSDI、IJCAI、AAAI和ICSE等发表论文130余篇，获得中国发明专利授权40余项、美国发明专利授权s2项。获国家技术发明二等奖2项、教育部科技进步一等奖3项。

 

报告题目2：社会网络中面向复杂任务的群智众包

内容摘要：当前的社会网络中的众包任务越来越复杂，譬如软件设计、WEB开发等。这些复杂的任务很难由单个人完成；而传统的基于任务分解的众包方式无法适应当前大量网络工人（Worker）不专业和动态变化的特点。因此，我们研究了一种新的面向复杂任务的群智众包方式；在这种方式中，复杂任务不需要进行分解，而是分配给社会网络中的工人群组，有效地利用社会网络中的工人们之间的协作和群集智能更好地完成复杂任务。然后还将介绍我们在这个方面的系列研究成果，主要包括：1. 考虑社会网络情境的可靠群智众包模型；2. 面向群组的社会网络中的群智众包模型；3. 面向大规模复杂任务的批量任务群智众包模型；4. 面向批量任务的分布式团队形成机制。该系列的研究成果经过实际众包数据的实验进行验证，明显优于以往的传统的众包模式。

讲者简介：蒋嶷川，东南大学特聘教授、二级教授、博士生导师，国家重点研发计划项目负责人（首席）；曾获得教育部新世纪优秀人才支持计划、首届江苏省杰出青年基金、全国优秀博士学位论文提名奖等荣誉。中国计算机学会杰出会员，IEEE高级会员。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、广东省重点领域重大专项、863计划等。研究方向为人工智能、群智协同、社会网络。代表性论文包括IEEE/ACM Transactions (30篇)，以及数十篇顶级会议IJCAI、AAMAS、AAAI等。作为第一完成人获得吴文俊人工智能自然科学奖、江苏省科学技术奖。获得PRIMA最佳论文奖、并连续两年获得ICTAI最佳学生论文奖。目前担任《计算机学报》以及七家国际著名期刊的编委；长期担任国际人工智能三大顶级会议IJCAI、AAAI、AAMAS的PC委员等。

 

报告题目3：面向海上护航的水面机器人集群智能技术

内容摘要：无人系统集群是未来集群智能技术的主要载体，在深远海、深空、灾难、战场等恶劣（极端）环境中具有独特作用，是未来保障经济社会可持续发展、国家安全的重要手段，引起了世界各国的高度重视和大力发展；同时，集群为智能涌现提供了新模式，是自主无人系统技术发展的高级阶段（美国防部《无人系统技术路线图》，2017年）、是“解决资源、环境、灾害等人类文明面临的紧迫问题的可行手段”（Yang, et al, Science Robotics，2018），可见无人系统集群技术研究具有显著理论意义和重大应用价值。在此研究背景下，面向海上护航任务场景，以水面机器人集群为研究对象，简要汇报团队在水面机器人集群智能技术方面的研究工作、阶段性研究成果和几点思考。

讲者简介：廖煜雷，博士/博士后，哈尔滨工程大学船舶工程学院/水下机器人技术国家级重点实验室教授、博导，海洋运载器技术研究所所长、校海洋无人航行器技术“兴海”学术团队负责人，参与推动并建设国内首个“海洋机器人”新工科专业；入选黑龙江省首届“头雁”创新团队（海洋机器人技术）、省优青项目；中国造船工程学会高级会员、中国自动化学会和中国人工智能学会会员，长期担任基金委、教育部、科技部、行业协会等评审专家，致力于海洋智能机器人技术、机器人群体智能技术研究。近年来，主持JKW创新特区（首批）、ZF共用技术、国家自然科学基金（3项）等国家级项目15项。国家出版基金资助出版专著2部《波浪驱动水面机器人》、《水面机器人航行控制技术》，编著1部《深海观测监测装备技术发展研究》（第二位）；以第一/通信作者，在IEEE TIE/JOE、AMM、IFAC CEP、OE、APOR等发表论文50余篇（SCI源30余篇、TOP期刊10余篇），成果被引用1000余次；获得发明专利授权40余项、国际专利授权1项。

 

报告题目4：解释社会引力定律的自由效用模型

内容摘要：我们几乎每天都要在不同的地点间移动：从家去单位上班，或者去另一个城市旅行，甚至移民到另一个国家。每个人在选择目的地时的想法都是不一样的，但在群体层面上却会涌现出类似万有引力定律的规律——两地间的流动量会正比于两地“活力”（常用人口数量、进出流量、GDP等来量化）的乘积，反比于两地间距离的某次方。类比万有引力定律建立的引力模型也在交通出行分布预测、人口迁移量预测、地区间贸易量预测、新冠病毒传播预测等诸多方面获得了广泛应用。但复杂的社会系统中为何会有这样简单普适的引力定律存在? 这是个非常有趣的问题。本报告将对我们建立的解释社会引力定律形成机理的自由效用模型进行介绍。

  

讲者简介：闫小勇，博士，北京交通大学系统科学学院教授，博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者，北京交通大学“卓越百人”、“智瑾奖优秀青年教师”。主要从事出行行为复杂性研究，主持国家自然科学基金项目3项，在Nature Communications、Journal of the Royal Society Interface等国际期刊上发表学术论文40余篇，出版学术专著1部，研究成果曾获国家领导人重要批示。

 

报告题目5：群体智能的协同与涌现及其自适应控制

内容摘要：最优化和智能化是人类活动的核心追求，也是人工智能未来发展的必然趋势。随着物联网、云计算、大数据、5G等技术的发展，越来越多的最优化问题呈现出大规模、动态、多峰值、约束、多目标、计算昂贵等新的挑战，给优化算法带来了极大的困难。群体智能是一类模拟自然界生物进化过程和群体动物智能行为的先进人工智能算法，也是一种具有行为可观察、可感知、可认识、可解释和可调控等优势的动态人工智能算法，近年来被广泛应用于知识发现、搜索优化和问题求解。本报告针对群体智能在求解最优化问题过程中的个体协同与群体涌现等现象进行探索，研究其特点与规律，并基于此对基于进化状态估计的群体智能自适应控制方法进行介绍。本报告介绍的高效能自适应群体智能算法，特别是基于多种群协同的自适应分布式群体智能算法，将为求解现代超复杂优化问题提供重要途径，推动人工智能的新发展。

  

讲者简介：詹志辉，博士，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，IEEE计算智能学会杰出青年奖获得者、教育部青年长江学者、国家优青、全球前2%顶尖科学家（年度影响力入选者和终身影响力入选者）、爱思唯尔中国高被引学者、广东省首批青年珠江学者和广东省杰青。曾获首批吴文俊人工智能优秀青年奖、IEEE计算智能学会全球杰出博士学位论文奖和中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖。现任IEEE广州分会会员发展委员会主席、中国图学学会图学大数据专委会副主任和广州计算机学会副理事长，是中国计算机学会高级会员和协同计算专业委员会委员。主要研究领域包括人工智能、进化计算、深度学习和群体智能及其应用，担任进化计算领域顶尖国际学术期刊 IEEE Transactions on Evolutionary Computation（SCI，IF=11.554，JCR一区）的Associate Editor以及JCR一区国际学术期刊Neurocomputing和Memetic Computing的编委。近年来在进化计算与群体智能的自适应控制、全局化搜索、多种群协同、分布式处理和应用拓展等方面取得了一系列创新性的成果，针对大规模优化、动态优化、多峰值优化、多目标优化、约束优化和昂贵优化等复杂优化问题提出了多个新型进化计算与群体智能算法，并面向智慧城市和智慧医疗等领域开展应用研究。

 

报告题目6：人机物融合群智计算

内容摘要：近来，在智能物联网、分布式智能、边缘智能、群体智能等兴起背景下，跨空间人、机、物异构智能体协作增强将成为新一代群智感知计算最重要的演进方向——即“人机物融合群智计算”（CrowdHMT）。人机物融合群智计算涉及物联网、人工智能、生物学、群落生态学等多学科交叉，探索生物集群交互协同与异构群智能体间高效协作的隐含关联和映射机理，将通过异构群智能体的有机交互、协作、竞争与对抗，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间。本报告将探讨CrowdHMT的基础理论、特质与科学挑战，并介绍我们在这方面的研究进展。

 

讲者简介：郭斌，工学博士，西北工业大学计算机学院教授/博导，国家杰出青年科学基金获得者，工信部智能感知与计算重点实验室副主任，西北工业大学计算与艺术交叉研究中心主任。2009年在日本庆应大学获博士学位，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选教育部“新世纪优秀人才”（2012）和国家“万人计划”青年拔尖人才（2017）。主要从事普适计算、群体智能、移动群智感知等方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇，国际上率先研发了开源可定制的群智感知平台CrowdOS (www.crowdos.cn/)和人机物融合群智计算开放平台(www.crowdhmt.com/)，且面向智慧城市、智能制造、公共安全等国家重大需求开展领域应用和技术推广。曾获得教育部自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17、ISI’19、BIBM’20等国际会议“最佳论文奖”。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》、《IEEE Communications Magazine》、《ACM IMWUT》等国际权威期刊编委。IEEE高级会员，中国计算机学会杰出会员。