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| 本文作者： 三川 | 2017-07-07 16:47 | 專題：GAIR 2017 |
2017 年 7 月 7 日，由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的 CCF - GAIR 大會，在深圳大中華喜來登酒店開幕。在 AI 學術前沿專場的第三場， 倫敦大學學院 UCL 的汪軍教授帶來了以《群體智能的社會》為主題的報告。報告內容請看本篇雷鋒網的現場速記。
汪軍， 倫敦大學學院（UCL）計算機系教授、互聯網科學與大數據分析專業主任。主要研究智能信息系統，主要包括數據挖掘，計算廣告學，推薦系統，機器學習，強化學習，生成模型等等。他發表了100多篇學術論文，多次獲得最佳論文獎。是國際公認的計算廣告學和智能推薦系統杰出華人專家。
汪軍：潘院士今天早上講了人工智能 2.0。其中的一個方向，是多個智能體之間的協作與競爭。我們還可以從社會學角度，把多智能體看作是一個群體；研究整個群體、動態系統的特性是什么。對于該話題，我希望給大家做一個介紹。
大家都了解 AlphaoGo，它的一項核心技術就是強化學習。相比模式識別和監督學習，它在缺乏訓練數據集的情況下仍然可以工作。強化學習系統能夠直接和環境交互，得到反饋信息，在此過程中不斷學習，因此更加自然、靈活。強化學習的一項主要特性，是以收益（reward）定義目標方程，生成優化策略。
多智能體的強化學習
今天重點講的，是多智能體的強化學習。它們單獨的和環境進行交互。在一種情況下它們各自優化自己的目標，但這些目標之間有約束；另一種情況下，它們聯合起來優化一個主要的目標方程。根據具體的情況會有不同的變化。
案例 1：互聯網廣告
過去，我們再互聯網廣告領域做了很多工作，比較早得應用了強化學習方法：在環境交互的情況下，根據投放廣告以后用戶的反饋，系統不斷地進行學習。
目前我們可以在 10 毫秒之內做好決策，在每天 10 億流量的情況下進行分析，幫助廣告主精準投放。
案例 2：星際爭霸
我們通過對星際爭霸單位的控制，找到多智體的規律。研究它們在游戲里怎么合作、競爭與通訊。近幾個月，我們和阿里巴巴合作開發了一套玩星際爭霸的 AI 系統。該項目中，我們最想解決的是 AI 智體之間的通訊問題——當它們想合作起來攻打對方的時候，必須要有效地合作。我們希望在計算的時候，計算量相對較小，同時又達到智體的協同目的；于是采用了一種雙向連通方式，效果非常明顯。
目前，多智體強化學習的研究仍處于非常初步的階段。這里，有兩個方面的關鍵問題：
目前的研究，主要集中于少量多智體之間的協同。在有上萬個智體的情況下，（應用研究成果的）效果就不是很明顯。而許多現實場景中的多智體數量，可以達到百萬、甚至千萬級。
案例 3：智能打車 APP
一個很明顯的例子是Uber、滴滴等智能打車應用。
這類例子中，每個用戶手上的終端、每個司機手上的終端，你都可以把它們想象成智能體。它們可以做出決定：到底什么樣的價錢我可以接受。系統層面甚至可以有一套機制合理分配資源。比如，出行高峰出租車比較少，但是需求量又比較大。而在其它的一些時候，可能出租車很多，但是需求量不大。系統怎么調配，這其實需要一個非常大的人工智能協作系統來分析。
案例 4：共享單車
共享單車的情況更加明顯。你可以想象，如果給每個自行車裝了芯片或者計算機，它就是一個很智能的東西，可以根據目前的情況，優化車輛的地理位置分布。
今天，如果要做一個強化學習的模型，這個模型必須要可以處理百萬級的智體。只有在這個量級，我們才可以把人工智體組成的群體和生物群落做對比，觀察宏觀層面的活動規律。
應該怎么去做？我們可以從自然界里面獲得一些啟發。比如生態學的 self-organisation （“自組織”）理論：一些個體行為的簡單規則，能造成種群層面的宏觀規律。我們研究的課題之一，是探索多智能體組成的群體， 和自然界中的動物群體，是否有相通之處？其活動模式是否遵循同一套規律？
案例 5： Lotka-Volterra 模型
這里，有一個動物界的著名模型名為 Lotka-Volterra （LV）模型。該模型描述的是：相互競爭的兩個種群，它們種群數量之間的動態關系。我們根據該模型的理論，用深度學習和強化學習做了一個老虎和羊的多智體生態模型。我們發現，如果關掉智體的學習能力（比如老虎），它們無法適應新環境，生態系統很快崩潰。
而給智體學習能力之后，模型出現的現象，與 LV 模型中猞猁抓兔子的動態現象十分相似。模擬出來的多智體生態，和自然世界的生態圈都遵循一種動態的平衡，就好比多個 AI 智體形成了一個動物種群。這讓我們十分驚奇，人工智能體和生物群體可能有許多共同規律。
這個研究很有意思的一點是，我們發現有這樣的場景：智體之間可以聯合在一起優化某一個目標，或者單獨優化它們自己的目標。當出現這兩種情況的時候，作為一個群體，他們就有了內在的規律。如果把這些規律找到，對于我們去開發一些新的模型、新的計算機人工智能的方法，是非常有幫助的。
案例 6：宜家
傳統強化學習沒有深入探索過多智體環境問題，而往往把它作為一個假設前提：要么假設這個環境是不變的，要么假設這個環境有一定的概率在不斷變化。而這個概率是不變的（not designable），意味著無法設計這個環境，而是更加適應這個環境。但是實際情況下發現，很多場景下，環境本身也需要一個適應的過程。在宜家的熱力圖上，我們可以看出谷歌在商場里的活動是非常平均的，這是一個非常好的現象。我們可以開發一個強化學習算法，讓環境（商品擺放）根據顧客的變化而變化。鑒于此，我們在 UCL 的團隊首創了對多智體環境的控制，并研究如何學習環境的深層因素。
這是一個建筑系教授進行的研究，他做了一個地圖模擬人在店鋪里面走的情況，根據熱力圖反饋到鋪面設計，來優化用戶在這里面待的時間，或者說最大化用戶可能消費的情況。
案例 7：分揀機器人
單個智體（機器人）要進行優化，以最快的路徑分揀快遞包裹。這個環境未必是最優的，我們根據貨物的統計特性，設計我把發往南京的包裹通道放在北京旁邊還是放在上海旁邊。所以環境也需要很好的考量和設計。
案例 8：迷宮
一個人工智體，需要以最快的效率找到出口。而環境知道其智能水平，根據情況來設計迷宮，使得智體有最困難或者最小的概率可以出去。這是一個競爭的關系。
怎么優化呢？你會發現，該系統在兩個不同的維度進行。在人工智體的情況下，它會說給定一個環境，我想以最快的效率、最優的策略走出來。當你把這個人工智體學到的東西定住以后，就可以在另外一個維度優化環境：現在這個智體是這樣的屬性，能不能據此使得環境更困難？這兩個維度互相競爭、互相迭代，就可以達到優化的情況。雷鋒網雷鋒網
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