合作成就的智能

人工智能体现的形式可谓多种多样。机器人可以接受家政或照顾老人的工作，智能的游戏计算机就是容易识别的人工智能形式。随同“沃森”介绍一种专家系统，借用神经网络推出的一款学习机器。然而一种最初非常欧洲化的分布式人工智能（dieverteilte künstliche Inteligent）的方案，既引人入胜又有工作效率，这就是多代理。

“代理”（Agenten）这个概念，会让人想到一种计算机程序。但是“代理”在信息技术上是具有十分确定特性的软件流程。它们拥有传感器，用来观察周边的世界，觉察变化，形成一种认知；他们把它用在发牢骚上，为了独立自主地对环境变化做出反应，做出决定，达到目标；而执行器，它们可以用来实施其决定。但是它们最重要的特性是交际和协作：多代理间彼此磋商合作，共同解决一个问题。智能处在参与的代理合作之中，因此多代理允许以下格言写在旗帜上：“合作比算法更强大”（Interaction is more powerful than algorithm）。这当然不排除其组织机构的每个单独代理配置任何高度个人化的智能。由此推断，一套多代理系统能在极端情况下执行专家系统和学习机器之间的合作。一种重量级的系统是否有意义，都取决于它要完成的任务。

但是正常状况下，并非集体之中的单独的个体具有特别高的智能。为此，自然界认为正是那项生存策略的各种例子随时可用，在个体中共同完成复杂的任务，个别生物对此不具备能力。一只角马独自寻找食物或者在天敌面前寻求保护可能很快就会失败，但是在兽群里其生存的概率提高了数倍；鲱鱼、鸟类或者蚂蚁只有成群结队才能得以生存。集群行为自然不等于智能。这几乎是马后炮，正是能够作为个体而不是群居得以生存的人类提供了真正非智能的，诸多绝对危险的集群行为的例子。

一群行人在红灯前面等待，不知何时规则被打破，第一个行人在红灯亮起时横穿马路。第二个、第三个紧随其后。到最后一群人都敢做这种危险的穿越，这个过程常常不必等太久。

在飞机场冒险性则较低：人们从飞机上下来，跟着所有前往出口的乘客，而并不是特别有意识地注意通往出口的指示牌。集群行为有些与此相关，正如信息留在了集体之中——只有少数人使用可靠的信息，知道出口的位置，大多数人使用这些信息，并没有必要成为信息的拥有者。

可见集群行为的规则尚未完全得以深入的研究。克雷格·雷诺兹（Craig Reynolds）1986年用软件Boids——这个名称是一名纽约女子修改英文单词Birds时弄巧成拙——效仿鸟类的集群行为，对其中三点做了定义。⁴¹规则是衔接，凝聚（Cohesion，社会凝聚力），分离（Separation，保持距离）和对准，定位（Alignment，运动方向）。这意味着你总是朝围绕你的小组的中心运动。但是没有人靠你太近，就像所有其他人朝一个方向前进。如果集体的所有人都遵守三个简单规则，聪明的解决问题是可能的——前提是，5%~10%的个体拥有必要的信息，知晓大厅的出口或者饲料槽处在哪个位置。⁴²

“5%~10%，这是一个通过实验获得的值，对刺鱼的集群行为和对人的集群行为一样重要。”集群研究者，鱼类生态学教授延斯·克劳泽（Jens Krause，1965—）在柏林洪堡大学如是说。他相信甚至只有两条规则就足够了：保持运动，保留在群体之中。群体是否应用这些简单的规则显示期待的行为，2007年3月11日，研究者在WDR（西德意志广播电视台）播送的节目Quarks &.Co.借一次试验做了测试。⁴³三百名志愿者汇集在一个大厅里，要求遵循同样的两条规则。志愿者所不知道的是：其中若干人具有特殊的任务，把集体引向大厅一个确定点。这种“特殊的力量”准确地朝这一点行进，集体没有任何反抗地跟随。集群研究者从大规模的人群聚集推断少数得到通报的维持秩序者，能够防止类似2010年7月24日杜伊斯堡“爱的大游行”发生的踩踏悲剧。

集群中的个体感觉社会彼此吸引是可靠的。在多代理系统中，每个代理都熟悉他自己确定的任务，正如在一个蜜蜂与蚂蚁的国度就是这种情况，系统的设计者会尽力追求，尽可能轻量级地执行一个单独的软件代理，把智能转移到个体合作上。听起来非常抽象，用一个更不对胃口的案例也许可以不错地展示，因为对于集群智能在军事上早就有人研究过。

无人机最近在无人驾驶航空器（Unmanned Aerial Vehicles，简称UAV）概念下，为民众所熟悉。这个概念容易误导，因为人们怎会无意识地联想到“无人驾驶”和“自主飞行”。自主的无人机今天很少投入使用，因此常用的军事名称为远程控制飞行系统（Remotely Piloted Aircraft Systems）更精确。但这类系统向来都是独立工作，不受人的影响规划就能找到通往其使用地点的路径，识别和抵消（neutralisieren）目标——又一种来自军事领域的概念。带有杀人任务的智能机器是一个电影脚本，人类已经惊恐万分地靠近了。⁴⁴单个的无人机外貌导致观众之中胃部不适，当人们想象，独立的无人机未来在猎人—杀手—战斗同盟中合作时，才会感到真不舒服。在“欧洲鹰”考虑作为无人驾驶平台进行远程报告侦察后，2013年春季，德国国防部启动了一个项目，让联邦德国考虑采购外国两种无人机类型，侦察无人机和战斗无人机。在“猎人”与“杀手”的无人机体系中，外观上、大小和任务上截然不同，但是在一份现代化的网络中心战斗方案中，按军方的观点，两者——假设结成同盟——应当具有完美的意义。两架不同类型的无人机之间的任务分配将会提高效率：在猎人—杀手—战斗同盟中，安装了侦察传感器的猎人无人机由多架武装杀手无人机陪伴。在猎人专门参与挑选目标，评估，为了尽人皆知地确定抵消这个目标价值多大的同时，杀手无人机仅仅拥有附近区域传感器识别目标，因此与侦察无人机不同，它拥有非常特别的武器。当软件设计师要把两架飞机整合成一个智能化集体时，多代理系统设计立刻产生了。同盟之中每架无人机由一个软件代理代表，通过无线通信与其“同伴”联络。以后投入使用，猎人无人机向“它的”杀手无人机询问拍卖框架内成功的目标分类和“目标清单”的结构，谁准备消除最优先的目标。在拍卖中，每架杀手无人机权衡，通过其通信的代理、“目标价值”及其对一个国家、民族或者军队的潜在危险，相对于它自己的投入成本来代表。很容易计算出每次射击的成本，激光制导炸弹（又名“掩体粉碎机——Bunkerbrecher”）要比一款轻型武器，例如地狱火导弹⁽¹⁾贵得多。不是所有的杀手无人机“没有反射”地对由猎人提出的分级目标叫价。装备会注意这个目标，最合适的杀手无人机在等待拍板；猎手无人机将给它指示目标，与此同时，它自己继续飞越目标区，在适时变化的威胁情况下更新目标清单。若杀手无人机成功地排除了它的目标，会获得奖金形式的报酬。

如此糟糕的电影脚本尚不存在，并没有涉及描述一种特别残酷的计算机游戏。可怕的事实是：这点正是我们将来不远的事实，它超过了我们最不愉快的噩梦。无人机群尚未投入使用，但这只是时间问题。⁴⁵然而之前必须解决“意识与避免”防撞保护问题。没有“意识与避免”，那么无论军用和民用方面，有效地使用无人机几乎都是不可能的。按照人工智能的观点，在一个战斗同盟效果达到最优需要通过与各方多样的合作配合，并非只借助任何一个远程计算中心的超级计算的中央优化程序的计算。

分布式人工智能的其他应用案例几乎不计其数，当然也是民用性质，从我们的供水智能管理到优化的港口管理，以及城市内部的交通控制，多代理和基础设施的大项目已经成功联姻，到处都可以控制。但是我们对自己的系统运用自如了吗？NSA（美国国家安全局），斯诺登事件之后的谣言，他们对自己的系统都没有正确理解，这就没有什么奇怪了，因为人工智能是黑盒子。人们可以分析它，但是极为复杂，代价也极为昂贵。集群系统不是明确的编程，而是在交互作用时彼此动态地产生，形成一个“紧急系统”，这将更不清楚，更有风险。

您的智能手机在物联网上连接您家里暖气的恒温器，您正在下班的路上设置，到家时升到舒适的温度。之前您的恒温器处理了所有涉及您房屋的能源动力的日常数据，为了让您房间达到最佳的湿度，与测量太阳光照与电子紫外线的测光仪展开通信，还与您的家猫脖环上的芯片进行了协调，以避免您不在家时小动物挨冻——每只小动物都在与一个软件——代理竞争。当您不在家时，它要降低能耗，但是又不能太快，因为四条腿的动物可能会着凉……您现在不说，您不想总在做房屋技术之梦。它实际上的诱人之处在于优化方案。但是如果它运行不完美呢？如果模型表现不好，发生了意外之事，使人工智能错误地计算了我们，我们变成了误报，一个我们再也无法消除的烙印。当紧急系统中，机器之间的交互作用上升为没有计划的、未知的事件，我们的经济开始动摇了吗？在金融领域有一张蓝图，它已经为我们做出了榜样，我们必须对此做出预测：盲目地相信数学，过度的算法军事竞赛，难以相信的灾难事件的出现，自己委派的金融精英的独裁。

(1)地狱火导弹（Hellfire-Rakete，又译“海尔法”导弹），是美国20世纪70年代研制，80年代为阿帕奇武装直升机装备的一种远程反坦克导弹。译者注。