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智联网:概念、问题和平台(2)

已有 3085 次阅读 2018-3-5 16:59 |系统分类:论文交流

智联网:概念、问题和平台

王飞跃 张俊 

 

接续博文智联网:概念、问题和平台(1)


3 智联网的核心问题

智联网是以互联网、物联网为前序基础科技, 在其之上建立起来的全新的面向智能的语义知识网络.在建立起这样的网络之前, 我们归纳了其必须解决的核心问题, 即知识的获取, 知识的表达, 知识的传递, 知识的联结和知识的利用.需要强调的是, 这五个核心问题并非互相孤立的, 而是在逻辑上紧密相连、互相覆盖的.知识的发现、表达、传递、联结和利用既是古老的哲学和科学命题, 也是当今智能科学的前沿研究课题.本文中并无意图(也无可能)对这些问题做出全面的解答, 而将围绕已有学术理论对前四个问题简要地进行阐述.


3.1 知识的获取

文献[4]中, 我们提出了一种一般化的知识自动化系统和知识计算架构, 工作过程依次包括: 1)构建多尺度时空数据模型:数据模型是感性混杂的数据的抽象组织形式, 用于描述和模拟现实世界的信息结构及其变化[9]; 2)时空数据子集特征化:特征化的目的是为了让信息从原始的数据空间转换到特征空间, 揭示数据内在特征; 3)知识对象的检测与提取:旨在从时空数据集的某个子空间中“分割”出具有知识价值的对象; 4)知识对象属性的提取和概念的形成:人工智能通过多种知识表征, 表现领域实体的本质及实体间的关联; 5)知识空间和知识库构建:利用从特征化的多尺度时空数据中提取的知识对象, 以及知识对象的各种属性, 利用集合论和粒度计算理论, 即可实现知识空间和知识库的构建[10-15]; 6)知识动力学:为知识体系和知识过程建立一个可描述的、可计算的、可数值求解的理论框架.


这里所述的知识自动化系统构建方法, 实际上是单个智能体从复杂世界的感性混杂数据中获取和积累知识的过程.利用这些知识, 以达到描述、预测、控制和评估目标问题的目的.为了使智能分析和综合达到系统化、一致性、形式化, 我们提出知识动力学系统, 其中, 问题、情形、策略、观察、目标和评估使用知识来表达, 进而有效地直接利用知识来处理目标问题的建模、分析和综合[16-19].而多个智能体的协同, 则依赖下述的知识协同表征与传递,以及知识的联结与协同运行.


3.2 知识的协同表征与传递

我们将知识的表达与知识的传递合为一个主题讨论, 这是因为这两个核心问题在逻辑上关系极为紧密.对于单个的智能体, 在上一小节中建立的一般性知识自动化过程即可完成从数据到知识的转化.但在协同知识自动化过程中, 就会产生新的问题:单个智能体的知识获取是智能体内在的过程, 而知识的协同却是一个外在的过程, 需要一种可以表达知识的公共机制, 从而实现知识的传递.该公共机制, 即是广义下的语言”.因此, 知识的表达与传递的核心问题就是为智联网定义和建立一套语言系统, 使得不同智能实体之间、不同的智能群体之间拥有公共的知识表达机制和方式, 从而使得知识的传递成为可能.


1) 知识的表征: 知识的表征是智能实体对知识结构、方式和内容的系统性标识.知识表征的方法有多种, 广泛使用的包括:谓词逻辑、语义网络、概念图、产生式系统、框架表示、面向对象表示、表象计算模型, 以及当前被集中研究的连接主义表征等.一种知识内容可以用单种表征形式来表述, 也可用多种表征形式来联合描述.以上节描述的一般性知识自动化系统为例, 对该系统知识表征需要描述数据的时空模型、数据特征、对象、属性、概念等基本知识元素, 也需要描述命题、任务、功能、策略、行为、过程等高级知识过程.因此既会用到面向对象表示、框架表示、连接主义表征等偏重本体的表征来描述基本知识元素; 同时, 又会使用谓词逻辑、语义网络、产生式系统、概念图等偏重关系的表征来描述高级的知识过程.


2) 协同知识表征: 如上文中所述, 知识的表征是单个智能体内部的过程.详细而言, 对于知识元素(时空模型、数据特征、对象、属性、概念等)和知识过程(命题、任务、功能、策略、行为、过程等)如何进行指称”, 对于一个智能实体, 这是它的内部过程”.然而, 当把单个智能实体的概念推广到智能实体网络, 即智联网时, 对于同一个知识元素或知识过程, 所用相关智能实体对其的指称必须统一.举例而言, 正如在人类语言中, 对一个客观对象, 所有说同一种语言的人, 在某一种特定的语境下, 对该对象的指称是统一的.智联网为其中所有的智能实体统一是指称过程, 可以采用不同的手段.在人类社会中, 统一指称的过程大多采用的基于语言的教育和广播过程, 即通过广播或者教育的手段解释对象的概念和属性, 并给予其一个公共统一的指称”.智联网也可以采取相类似的方法, 由网内一个(或一组)智能实体专门负责统一网内知识元素及过程等对象的指称处理的功能, 包括搜集、合并、定义、赋名、教育、广播等.在人类社会中一个相似的例子是一体化医学语言系统” (Unified Medical Language System, UMLS), 又称为统一医学语言系统, 提供了对生物医学科学领域内许多受控词表的一部纲目式汇编, 是生物医学概念所构成的一部广泛全面的叙词表和本体.目前, 在很多其他专业领域也有相似例子, XBRL, 商务汇报语言, eXtensible Business Reporting Language.而智联网需要将这个工作自动化和智能化地实现.


3) 智联网语言: 基于协同知识表征和统一的对象指称, 即可以为智联网设计用于在语义层次上交流的人工语言系统.人工语言的作用是提供各种智能实体之间交换知识的规范方式, 不同于现在的通信标准(面向数据传递和信息传递), 这是一种以语言形式存在的高级通信标准, 直接面向知识传递.在语言的层面上, 智联网人工语言需要遵守如下基本规则:

指称和概念的一致性:上文已经简要解释, 不再赘述;

知识表征的一致性:相互关联的知识(稍后阐述关联的概念), 具有一致的知识表征形式以利于联合知识计算, 如果知识表征形式不一致, 必须考虑如何进行表征转换从而统一到可关联的统一表征;

文法的一致性:各个智联网中的实体必须遵守统一的文法, 即统一的语言形式;

通过以上各个一致性原则, 即可以为智联网建立一种公共的知识交换机制, 也就是某种智联网公共语言;

不同智联网公共语言之间如果需要进行知识交换, 则需要实施一定的翻译机制.


4) 智联网人工语言系统: 在智联网中存在着对知识有不同需求的智能实体和实体族群, 有的需要知识粒度较大但是范围很广的知识, 有的需要知识粒度较小但是范围较窄的知识.人工语言所表征的知识的粒度和广度, 表征了其描述的智能系统的复杂度.所以对于不同领域、不同复杂度的智能实体, 所需的描述它们的人工语言的子集也不一样.各种不同的智能实体和智能实体族群使用的语言, 构成了智联网人工语言生态式系统.总体而言, 这个人工语言系统有以下几个维度.第一个维度, 是在专业领域内智能实体族群内部的语言, 一般来说粒度小、范围窄、专业领域指称多; 第二个维度, 智能实体族群间互联需要的公共语言, 是族群间共同自主地制定的, 利于族群间知识交互的语言, 一般来说粒度大、范围广、公共指称多; 上述的具有多维度特征的语言构成语言系统, 实现领域内、领域间、层次间知识描述和传播.


5) 人在回路中的智联网: “作为社会中的智能实体, 如果存在自然语言和智联网的人工语言之间的翻译机制, 即可成为智联网的一员并参与知识协同过程. “人在回路中社会在回路中的智联网概念因此具有实现的可能性.


3.3 知识的联结与协同运行

在知识可以被协同表征和传递以后, 下一个智联网的核心问题就是如何将各智能实体所具有的知识联结在一起, 建立联合的知识系统和知识空间, 在联合知识空间中以一定的形式完成知识功能, 支撑知识服务, 最终实现协同知识自动化.


这里我们从知识动力学的观点来阐述知识联结的定义和原理.首先我们利用模糊逻辑简单地为知识动力学提供一个基本数学框架.U={u1,u2,⋯,uN}U为论域, 映射μAU→[0,1]是模糊集合A的隶属函数.该模糊集合的模糊幂集F(2U)U上的所有模糊子集组成, 是一个模糊超立方体IN=[0,1]N.利用F(2U), 模糊子集可以看作一个点或向量x={x1,x2,⋯,xN}∈F(2U), 其中xi=μA(ui).然而, 立方体IN为普通布尔幂集2U, 它由所有的2N维非模糊集的格组成.模糊超立方体实际上可以看成N维欧几里得空间的一部分, 因此, 可以引入诸如两个模糊集合之间的距离和一个模糊集合的邻域等概念, 为知识的定量研究提供新的思路.基于模糊集映射方法, 我们可将模糊集合的模糊超立方体空间映射看作知识状态的表示, 其公式化描述如下.

∙状态方程:  Xk+1=F(Xk,Φk,k), 其中F: IN×IΓ×Z+→IN

∙输出方程:  Yk=H(Xk,k), 其中H: IN×Z+→IΔ

∙反馈控制:  Φk=R(Yk,Vk,k), 其中R:IΔ×IQ×Z+→IΓ


这里,Z+={0,1,⋯,K},Xk∈IN是表示系统状态的向量,Yk∈IΔ是输出,Vk∈IQ是输入,Φk∈IΓ是控制,k是离散时间,F,H,R是模糊逻辑算子,它们各自定义了知识动力学中的系统、输出和控制映射。上面系统中各个变量的定义域定义为DX={x1,x2,⋯,xN},DY={y1,y2,⋯,yΔ},DΦ={ϕ12,⋯,ϕΓ},DV={v1,v2,⋯,vQ}。相应的知识模糊集合定义为状态知识:X=∑xi∈DXμX (xi)/xi ;输出知识:Y=∑yi∈DYμY(yi)/yi ;控制知识:Φ=Σϕi∈DΦμΦi)/ϕi;输入知识:V=∑vi∈DvμV(vi)/vi


从知识动力学空间的视角, 各种知识对应就是知识空间中的点、点集、点集所组成的图、轨迹、轨迹簇等, 而最终的空间的总体知识体现为一个复杂的有限知识状态机, 用智联网统一的形式语言所描述.而这些知识, 以集合论的观点就是知识对象的各种集合.因此, 两个知识空间是否可能存在关联, 决定于张成这两个知识空间的知识对象是否有交集, 也就是, 构成知识的知识对象集合是否有交集.


定义1. 定义UKDS={DX,DY,DΦ,DV}是某知识动力学空间KDS中状态变量论域、输入变量论域、输出变量论域、控制变量论域的集合, 并将UKDS称为知识动力学空间KDS的论域.


定义2. 记UA和UB分别是知识动力学空间A和B的论域, 如果UA∩UB≠∅, 则称知识动力学空间A和B存在互相关联的关系; 或等效的说, 总可以构造或已经存在一个“联结知识” C, 同时属于UAUB, 即C⊆(UA∩UB).

 

进一步解释定义2, 我们可知, 如果两个知识空间是关联的, 那么它们的知识动力学空间论域至少有一部分是交织在一起的.可能的情况包括:共有知识空间状态的某一个子集; 共享输入、输出、控制变量; 可从一个空间观测另外一个空间状态、输入、输出、控制变量; 一个空间的输出变量是另一个空间输入变量; 一个空间的输出变量是另一个空间的控制变量, 等等.由于在同一个智联网内的、张成空间AB的对象已经做了语义上的统一, 定义2中所定义的联结知识” C也会有明确的语义, 因此智联网智能实体所对应的知识空间AB实现了语义上的联结.


智联网知识的协同运行: 基于知识的获取、协同表征、传递和联结, 智联网的海量知识的协同运行成为可能, 并用以支撑知识服务、完成知识功能, 实现知识服务和消费.为此, 我们必须就知识的协同运行方式, 智联网知识系统的时变性, 和协同知识自动化过程的标准化进行论述.


知识的协同运行方式: 知识的协同运行取决于智联网的知识联结形式.换言之, 就是智联网内智能实体之间地位关系如何, 何种智能实体提供何种知识、提供给谁、作何用途、知识的汇总如何进行、知识服务由谁定义和发起等等.以下举例说明智联网知识系统协同运用的几种模式.


1) 层次型: 该模式将智联网总体的知识空间按树状层次结构依次划分, 协同运用知识的时候, 将较小粒度知识逐步从叶节点向根节点汇总成较大粒度的知识, 达成协同知识运行;


2) 集中型: 该模式的智联网包含一个超级智能实体, 其将来自所有智能实体的知识汇总, 并在一个集中式的超算平台上完成知识的中心化协同运用;


3) 分布型: 该模式的智联网并不依赖某个超级智能体, 通过某种事先定义的分布式知识交换和处理机制, 完成去中心化的知识协同运用;


4) 混合型: 在一个智联网内同时兼有层次、集中、分布等几种协同方式的模式, 即混合型知识协同运用.可以预见, 在复杂智联网中, 混合型知识协同运行将会是主要形态.


智联网知识的发展性、时变性与自适应性: 由于智联网中各智能实体不断地与环境及其他实体发生信息、知识的交换, 因此其内在智能和知识也不断发生变化, 因此, 以某种形式组织而成的智联网, 必定具有发展性、时变性与自适应性的特性, 根据不断变化的经验知识, 其结构、形态、功能也不断进行自我演化与调整.


协同知识自动化过程的标准化: 智联网知识的获取过程、协同表征、人工语言系统、联结方式、协同运用, 应该考虑进行标准化, 进而产生标准化知识自动化流程, 区块链技术及其相关方法将发挥关键作用.只有这样, 才能使大规模社会化智能实体联结和知识自动化生产成为可能.

4.jpg


 4 智联网支撑平台与架构示意图

Fig.4 The supporting platform and architecture diagram of IoM

  

4 智联网的支撑平台技术

与智联网核心问题同等重要的, 是智联网的支撑平台技术, 即在何种平台上, 智联网能够得以研究、开发、实施、运行、管理与控制.本文中简要讨论虚实平行系统, 社会化通信计算平台, 及基于区块链物联网的分布式自组织自运行实现.


4.1 虚实平行系统

知识是一个虚拟的概念, 在物理世界中并无实体的存在, 因此, 知识的产生和运行是在虚拟的知识空间中进行的.虚拟的知识空间是对物理实在空间的反映、提取、总结和升华, 同时, 知识空间又反过来影响、诱导、管控它所对应的物理实在空间.因此, 知识虚拟空间和物理实在空间形成了互相纠缠、互相决定的虚实一体的合一空间.


针对这种一体化的虚实空间问题, 平行系统理论给出了一个完整的理论框架.平行系统理论的特征包括数据驱动、人工系统建模、和基于计算实验的系统分析以及虚实互动的平行执行机制.平行系统方法的核心是建立一个或者多个具有某种目的(规划、控制、检测、管理等)的且与实际系统对应的虚拟系统, 通过对虚拟系统的学习和优化, 进而和实际系统交互, 最终实现对复杂实际系统的控制与管理.由平行系统为基本框架, 衍生出了平行智能、平行学习、平行动态规划方法等[20-23].


虚实平行系统的构建、分析和管控采用基于大数据解析的计算复杂系统分析方法ACP, 即基于人工系统(Artificial societies, A)的建模方法、计算实验(Computational experiments, C)的系统分析和评估、平行执行智能实体(Parallel execution, P)的系统7控制管理[24-25], 其具体含义如下:


1) 人工系统(A): 数据来自于智能实体, 采用数据驱动和语义建模, 利用默顿定律, 构建信息和行为之间的反馈; 通过数据挖掘, 发现海量信息的内在意义”, 让数据来说话.在解决了智联网核心问题, 即知识获取、知识协同表征与传递、知识联结与协同运行后, 智联网的虚拟知识空间(人工系统)即宣告建立.


2) 计算实验(C): 在虚拟知识空间中, 通过知识集成深度计算、知识群体广度计算、知识历史计算等计算技术, 获得虚拟人工系统的各种知识模态的结果.借助于知识计算, 实现智联网内各智能实体之间相互深度知识交互以及融合, 实现智联网智能体的知识协作, 最终落实虚实系统的知识协同.


3) 平行执行(P): 虚拟人工系统(知识系统)和物理实际系统组成一对平行系统, 虚实互动构成新型反馈闭环机制; 物理过程与人工知识计算过程的平行交互; 通过虚实互动进行求解和相互管控.


基于ACP方法的平行系统在智联网中的运用有以下两个主要任务.


1) 虚实平行系统的管控: 目标就是促使物理实际系统流程趋向人工知识流程, 通过知识计算、比较、发现更优化的运行状态, 引导物理实际系统逼近人工系统, 从而借助人工流程减少实际系统相关目标的不确定性, 化多样为归一, 使复杂变简单, 以此实现系统运营的智慧管控.


2) 知识空间本身的认知管控: 我们可以将整个智联网理解成一个巨型的协作认知系统, 知识获取、知识协同表征与传递、知识联结与协同运作就是这个认知系统所要完成的认知任务和要达到的认知智能, 对于这个复杂认知系统的管控, 将是平行系统在平行智能智联网中运用的另一个领域.


4.2 智联网与社会化通信计算基础设施的映射关系

如上所述, 互联网和物联网是智联网的前序基础科技, 因此也是智联网关键平台, 在此不再赘述.在这里需要补充的是, 智联网和社会化通信计算基础设施之间的映射关系.


智联网的协同知识自动化系统架构, 为建立复杂而高效的多层次社会化的通信和计算系统提供了逻辑结构和建设蓝图.当前, 社会化通信计算基础设施正在从单一的远程云计算, 向由云计算、边缘计算、普适计算相结合的社会化基础设施平台演化.而连接各种传感、驱动、计算设施的通信网络, 也正从传统的基于交换机、路由器等设备的被动式网络, 向软件定义网络(SDN)和平行网络演化[26-31].计算的最重要目的, 即是获取和应用知识.因此, 当智联网的协同知识自动化系统的逻辑架构建立以后, 根据知识功能的数据需求、实时性要求和知识计算量, 即可以设计和建立相应的社会化通信和计算基础设施.


4.3 基于区块链的智联网的DAO实现

区块链和平行区块技术是一种全网共识共同维护且保有所有历史交易数据的分布式数据库.其所采用的时间戳、非对称加密、分布式共识、可灵活编程等技术使其具备了去中心化、时间可追溯性、自治性、开放性以及信息不可篡改等特性.区块链技术的基本构架大致可以分为六层, 即涵括所有基层信息数据和加密技术等的数据层、连接所有节点完成数据传播以及验证的网络层、涵括各种共识算法与机制的共识层、制定奖励与惩处的激励层、封装算法和智能合约的合约层、以及具体化区块链应用场景的应用层[32-33].


区块链的智能合约技术可以真正做到在无外部监督的情况下, 以极小的运营成本支撑大型智能实体网络的运行, 分布式自治组织(Distributed autonomous organization, DAO). DAO运用智能合约执行一系列公开、公平、公道的系统运行规则, 在无人管理和监督的情况下实现自主运行和自主进化.结合前文提到的智联网知识的协同运行方式(层次型、集中型、分布型、混合型), 基于区块链的DAO为物联网的运营提供了理想的平台, 从而实现按照一定组织规则来自动组织智能体和开展协同知识自动化.更进一步, 通过出售或收购DAO的股权, 提供或者购买DAO的知识服务, 开放智联网DAO知识服务API等种种知识消费商业和技术创新, 智联网可以成为一种社会化的技术生态系统.


5 总结与展望

5.1 总结

本文旨在讨论智联网(Internet of minds, IoM)的概念, 核心问题和关键平台技术.本文的围绕智联网所提出的主要观点和内容归纳如下:

1) 智联网出现的智能时代基础和科学哲学思想基础;

2) 智联网的背景、概念、定义、实质, 以及协同认知智能的目标;

3) 智联网的前沿应用领域: CPSS, 软件定义系统及流程, 工业智联网;

4) 智联网的核心问题: a)知识的获取:一般性知识自动化系统从感性混杂数据中获取经验知识; b)知识的协同表征和传递:智联网协同知识表征, 人工语言系统的建立; c)知识的关联和协同运行: 从知识动力学的观点定义知识关联, 以及基于知识关联的知识协同运行方式;

5) 智联网的关键平台技术:虚实平行系统平台实现智联网的管控和知识空间的管控; 基于互联网、物联网、区块链和平行网络的社会化通信计算基础平台, 为分布式、自组织、自运行的安全智联网系统提供基础设施.


5.2 展望:智联网和第五次工业革命

智联网的建成将标志着新智能时代的全面到来以及第五次工业革命的全面展开.回顾人类社会的工业化进程, 第一次工业革命实现全社会的机械化协同, 第二次工业革命实现全社会的电气化协同, 第三、四次工业革命实现全社会的信息化和自动化协同.而智联网的实质, 即是协同知识自动化系统, 智联网的建设最终将完成的是全社会的智能化协同.我们认为, 知识化和智能化协同, 就是第五次工业革命追求的终极目标, 达到此目标, 就是新智能时代的全面到来.


每一次工业革命的完成, 都伴随着某种核心科技的社会化协同的完成, 其结果都是极大地解放和提升社会生产力, 并对社会形态带来巨大的冲击.第五次技术革命刚刚拉开帷幕, 单个和孤立的智能技术就已经取得了令人惊异的成绩, 而当海量智能实体完成社会化知识协同的时候, 其对社会生产力的提升和对社会形态的影响, 将是难以想象的.因此, 应当尽快开展智联网的研究与开发, 在即将到来的新智能时代中取得研究和技术上的先发优势, 同时也在即将到来的第五次工业革命中争取主导地位.


致谢: 2009年起, 王飞跃教授就基于ACP的平行智能、平行网络和智能网络及CPSS等完成了一系列的技术报告和学术讲座[34-40].本文是对这些报告的总结和深化, 作者对王晓博士和袁勇博士等在此过程中的帮助和研讨表示深深的感谢.


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30     韩双双, 王迎春, 要婷婷, 曹东璞, 王飞跃. 平行智能车: 基于CPSS的网联自动驾驶汽车. : 2017中国自动化大会暨中国国际智能制造大会. 济南, 中国: 中国自动化学会, 2017.

31     Wang F Y. Driving into the future with ITS. IEEE Intelligent Systems, 2006, 21(3): 94-95.

32     Yuan Yong, Wang Fei-Yue. Blockchain:the state of the art and future trends. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(4): 481-494.

( 袁勇, 王飞跃. 区块链技术发展现状与展望. 自动化学报, 2016, 42(4): 481-494.) 

33     Yuan Yong, Wang Fei-Yue. Parallel blockchain:concept, methods and issues. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(10): 1703-1712.

( 袁勇, 王飞跃. 平行区块链: 概念、方法与内涵解析. 自动化学报, 2017, 43(10): 1703-1712.) 

34     王飞跃. 智能与时代: 历史的使命与未来. 战略发展报告, 2009.

35     王飞跃. 未来世界与复杂系统. 中国国际战略研究基金会面向未来”复杂性科学专题讲座, 20091120.

36     王飞跃. 面向未来-未来世界的复杂性. 科学发展与战略研究/中国国际战略研究基金会编著: 知识产权出版社, 北京, 20128月第1, 137-162.

37     王飞跃. 面向CPSS的指挥与控制: 关于平行军事体系的理论、方法及应用. 第一届中国指挥控制大会, 北京, 201385.

38     王飞跃. 基于软件定义的企业智能管理与控制: 基于ACP的平行系统方法, 探索•制造业的未来”西门子工业论坛, 北京, 2014710.

39     Wang F Y. Grids 5.0 and social energy:from internet of things to the society of minds. In:Proceedings of the 48th North American Power Symposium (NAPS). Denver, USA: September 19, 2016.

40     Wang F Y, ACP-based parallel systems:knowledge automation and smart adaptability for complex adaptive systems. In:Proceedings of the 2016 Complex Adaptive Systems Conference. Los Angeles, CA, USA:November 3, 2016.


后记本文发表在2017年《自动化学报》第12期43卷

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1 闫钟峰

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