中國科學院院士梅宏：如何構(gòu)造人工群體智能
草地上的小路：即使沒有人進行全局的規(guī)劃或指揮，草坪上也會自發(fā)地涌現(xiàn)一條或幾條條彎彎曲曲的小路。
《烏合之眾》（古斯塔夫·勒龐）：這本書也是一種群體現(xiàn)象，如果受到有效的激勵和鼓動，群體會展現(xiàn)出驚人的破壞力，因為這種激發(fā)，個體在里面失去了很多東西。
三個臭皮匠頂個諸葛亮：幾個智力平平的人團結(jié)在一起也有可能做出很高質(zhì)量的決策。
市場經(jīng)濟：好像存在一只“看不見的手”，對大規(guī)模市場資源進行有效配置。
人類社會的不斷發(fā)展和演化也可以被認為是一種群體智能現(xiàn)象，絕大多數(shù)文明成果都是人類個體在長期群體化、社會化的生產(chǎn)和生活中逐漸演化形成的產(chǎn)物。
原因一：對群體智能的形成機理缺乏充分理解。對群體智能的理解和應(yīng)用仍然處于必然王國的階段；無法確保求解特定問題時群體智能的可控重復(fù)發(fā)生。
原因二：物理空間阻礙了人類群體智能的形成。在物理空間中聚集一個大規(guī)模的人類群體成本太高；人類群體無法在局部物理空間長時間同步高效工作。
現(xiàn)有實踐本質(zhì)上是對互聯(lián)網(wǎng)跨時空匯聚能力的利用：針對特定問題精心設(shè)計的群體力量利用方案；對于群智規(guī)律和機理的認識與探討較為缺乏。
形成的網(wǎng)絡(luò)空間群智現(xiàn)象仍然處于相對初級的階段：距離理想形態(tài)的群智現(xiàn)象差距較大；無法確保群智現(xiàn)象的可控重復(fù)發(fā)生。
與物理空間群智機理探索的研究工作缺少結(jié)合：網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)注利用“群智”“群力”的實踐；物理空間關(guān)注低等生物群智現(xiàn)象的觀察解釋；鮮有結(jié)合二者的努力。
群體智能的形成機理是什么？
群體智能能否成為求解問題的基本方法之一？
如何構(gòu)造求解特定問題的人類群體智能系統(tǒng)？
群體智能的能力邊界在哪里？
3.2.1 基本認識
智能放大效應(yīng)：對個體智能進行有效放大；
規(guī)?？蓴U展性：數(shù)量龐大的個體參與其中；
在本質(zhì)上，群體智能來源于自主個體之間的大規(guī)模有效協(xié)同：
哲學視角：量變產(chǎn)生質(zhì)變；
復(fù)雜系統(tǒng)視角：涌現(xiàn)、自組織。
3.2.2 如何定位和理解群體智能？
3.2.3 微觀群體智能兩種基本原理
第一是探索，群體中的每一個體自主地對當前問題進行探索得到該問題的信息。
第二是融合，所有個體探索到的信息通過某種方式被融合。
第三是反饋，融合活動產(chǎn)生的群體信息通過某種方式反饋給個體刺激個體進行持續(xù)地探索。
第一，過程和結(jié)果不可控；
第二，時間跨度大。
第一，找不到足夠多的參與者：在物理空間中召集一個群體的成本太高；長時間將一群人限定在一個物理空間中，工作效率會越來越低。
第二，信息傳播的速度太慢：物理空間中的信息傳播存在限制。
第三，信息融合依賴于重要人物：這樣的重要人物很少。
第四，被動式的信息反饋：信息不會主動反饋回來；需要主動去獲取信息。
第一個分類維度：由自然生命體構(gòu)成的群體（蟻群、人群）；
第二個分類維度：由人造智能體構(gòu)成的群體（機器人群體）；
第三個分類維度：混合群體（人-機混合、低等生物-機混合）。
融合：形成紅光場；根據(jù)所有未被占據(jù)目標網(wǎng)絡(luò)的位置，融合形成藍光光場。
反饋：每一個體獲得其周圍的局部光場信息。
探索：每一個體根據(jù)其周圍的局部光場信息確定其下一步的行動決策。
探索：單一個體自主進行拼圖，拼圖結(jié)果被表示為由圖塊以及圖塊之間的鄰接關(guān)系形成的圖。
融合：所有個體當前時刻的拼圖結(jié)果被融合在一起，形成當前時刻的群體觀點圖。
反饋：根據(jù)個體當前時刻的拼圖動作，將當前時刻群體觀點圖中相關(guān)的具有較高可信度的鄰接關(guān)系反饋給當前個體。
探索：每個參與者在探索活動中持續(xù)構(gòu)建各自的個體知識圖譜；個體知識圖譜被表示為一種節(jié)點和邊帶標簽的有向圖。
融合：所有參與者構(gòu)建的個體知識圖譜，通過熵最小化原則進行對齊，進而融合形成群體知識圖譜。
反饋：根據(jù)參與者的知識圖譜構(gòu)建行為，將群體知識圖譜中相關(guān)且具有較高可信度的知識圖譜片段反饋給參與者。
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