欧洲科学院院士曹进德：“5G+AI”助推群智网络智能协同与控制

9月8日，2019世界物联网博览会“5G产业高峰论坛”在无锡召开，东南大学首席教授、欧洲科学院院士曹进德作题为“5G+AI：网络群智协同与控制”的主题演讲。曹进德说，网络群智理论提供了一种聚集群体智慧解决个体问题的新模式，“5G+AI”将有助于驱动实现分布式群智网络的智能协同与控制，高效解决现实难题。

曹进德说，网络广泛存在于自然界和人类社会中，比如鸟群、鱼群、航空网、战略网、制造网络、电力网络等。在自然界中，局部、无序的网络能够在短时间内形成全局、协调网络，进而解决某些个体无法解决的问题。例如，本来松散无序的鸟群，受到惊吓后能够很快形成有规律的队形，共同防御外部危机。曹进德说，网络群智研究就是要解释1+1大于2的问题，即智能物体通过聚集在一起，解决单个个体无法解决的难题。

曹进德介绍，网络群智协同与控制是人工智能领域的重要研究方向，国外主流学会、研究机构和权威学者围绕网络群智协同和优化进行了大量研究。曹进德说，梳理已有研究发现，目前在该领域仍存在三个难点：一是网络协同难，主要表现在网络系统分析难、网络系统优化难、网络系统协同控制难；二是业务融合难，具体包括共性服务体系难建立、业务持续网络难构建、业务融合扩展难实现等；三是模型融合难，比如数据异构难表达、网络系统难耦合等具体问题。

曹进德认为，5G和人工智能技术的协同发展为解决以上难题提供了开放思路，有助于驱动实现分布式群智网络的智能协同与控制。例如，研究认为人脑是极为复杂的动态系统，其理性决策是智能寻优过程的结果，神经动力学优化研究旨在建立仿脑寻优的动模型，用以构建智能系统。将神经动力学优化算法应用在分布式计算机网络系统上，可以大大加快算法运算速度，实现对分布式群智网络的智能优化与控制。

目前人工智能算法耗时长、成本高，智能算法精度差，缺乏多任务和精确任务执行能力，稀疏网络信息挖掘难度较大等，导致现有网络群智协同与控制仍存在诸多挑战。下一步，在5G+AI框架下，如何解决大规模、复杂的群智网络优化等问题，仍有待深入研究。

据悉，本届5G产业高峰论坛由中国电信集团有限公司、华为技术有限公司主办，以“万物联动世界、5G赋能未来”为主题，聚焦5G技术最新解决方案，展示最新应用成果，为业界把握前沿趋势提供有力支撑。（李优）