37、智能体增强协同空间：迈向现实世界与网络空间的融合

智能体增强协同空间：迈向现实世界与网络空间的融合

一、引言

虚拟世界已成为教育、商业和电子商务等多种领域的热门平台。有研究表明，韩国用户更喜欢虚拟世界而非电视，甚至有预测称到2011年底，80%的互联网用户将积极参与非游戏类虚拟世界。

在众多虚拟世界中，有一种特殊的虚拟世界——协同空间（Co - Space）备受关注。它是一种交互式虚拟环境，通过逼真的3D建模和动画技术，在外观和感觉上模拟现实世界的物理环境。随着普适传感器网络的发展，协同空间还能实时捕捉和反映现实世界中发生的事情。它不仅能让用户更便捷地获取信息和服务，还为创新应用和服务的交付提供了巨大机会。特别是，部署智能体可以增强协同空间的交互性和可玩性。

然而，在虚拟世界中部署智能体面临诸多挑战，传统的人工智能和机器学习算法难以应对。虚拟世界中的学习通常是无监督的，没有明确的教师指导，且需要多种学习范式的相互作用。因此，大多数虚拟世界往往将智能体的行动限制在由硬编码规则支配的粗略层面。

与现有方法不同，我们认为智能体的大部分智能是通过与环境的交互获得的，这与现代认知科学中认知源于身体与世界交互的观点一致。我们假设，具有适当架构和必要适应机制的认知自主系统足以在动态环境中学习和交互。基于具身智能的概念，我们开发了基于融合自适应共振理论（fusion Adaptive Resonance Theory，fusion ART）的认知架构。

二、相关工作

（一）虚拟世界中的学习智能体

虽然智能体常用于提高虚拟世界的交互性和可玩性，但大多数智能体基于脚本或预定义规则。例如：
- 虚拟剧院项目 ：合成演员基于脚本化的社会心理模型，根据情绪和态度值表现虚构角色并提供即兴行为。
- Metaverse ：使用Active Worlds构建，其中的智能体能够执行诸如售票、担任店主等人类典型任务，但这些智能体是基于硬编码方式工作的反应式智能体。
- 虚拟心理治疗师ELIZA ：通过基于规则、精心建模的闲聊来照顾“患者”。
- 对话式虚拟智能体Max ：作为HNF计算机博物馆的导游，与游客互动并提供日常信息，但其设计仍基于规则。

为克服静态智能体的局限性，一些研究人员将学习方法引入虚拟世界的服务智能体。如Yoon等人在悉尼K9.0项目中提出Creature Kernel框架来构建交互式合成角色，其智能体可反映角色的过去经验并允许个性化，但依赖过去知识，无法在运行时逐渐适应用户。虚拟画廊中的共存智能体利用包含通用输入响应知识的知识库，并辅以特定领域的知识模块。Jan实现的用于Second Life的具身对话式虚拟导游智能体，使用NPCEditor从训练集中学习最佳输出，但同样不能根据特定玩家的习惯或环境变化进行适应。

（二）集成认知模型

过去几十年，智能自主系统的研究一直是认知科学和人工智能领域的关键焦点。以下是六种认知架构的简要回顾：
| 认知架构 | 特点 |
| ---- | ---- |
| Soar | 基于物理符号假设，是历史上最早且发展最广泛的人工智能架构之一。 |
| ACT - R | 旨在产生模仿人类认知的人工智能，强调构建具有心理学动机的认知模型。 |
| ICARUS | 相对较新的模型，与ACT - R类似，注重产生具有心理学动机的认知模型。 |
| BDI（Belief - Desire - Intention） | 流行的框架，结合信念、欲望和意图，特别关注意图，代表智能体执行特定行动计划的承诺。 |
| 包容架构 | 行为基础架构，不包含问题解决或学习模块，高层包容低层的思想源于神经生物学。 |
| CLARION | 混合模型，集成符号和连接主义信息处理，基于神经网络和认知心理学设计，与ACT - R类似，结合了人工智能、认知心理学和神经生物学的特点。 |

所有这些认知架构都有其独特之处，但没有一种架构能达到人类认知的水平。强化学习领域虽受到广泛研究，但尚未以重要且有原则的方式融入认知架构。在这些混合系统中，基于梯度下降的函数逼近器的时间差分学习最为常用，但梯度下降方法通过迭代进行小误差校正，且学习新模式可能会侵蚀先前学习的知识，导致系统可能无法实时学习和运行。

三、问题与挑战

在设计用于增强智能体的虚拟环境时，面临以下几个关键问题和挑战：
- 如何创建自主性和自我意识 ：自主性是智能体独立于程序员或用户行动和决策的能力。在基于智能体的自主实体中，自我意识对于增加虚拟环境的动态性至关重要。例如，在充满智能体化身的协同空间中，非玩家角色应能自主发起行动并主动与用户交互。自主性还能使智能体在没有用户持续指令的情况下探索虚拟环境。
- 如何增强交互性 ：在计算机游戏领域，交互性是提高游戏可玩性的重要因素。当智能体作为敌人或伙伴加入虚拟世界时，它们应与玩家频繁自然地交互，以增强可玩性。
- 如何实现情境适应性 ：虚拟世界的环境是动态、不可预测和不可靠的。智能体不能假设环境在其实现目标的过程中保持不变，环境可能因智能体获取信息的局限性、超出其知识和推理能力的变化而变得不可预测，且智能体的行动可能因不可控原因失败。
- 如何实时学习和运行 ：学习能力是智能体的重要特性。一个好的智能体应能获取新知识和技能，随着时间推移提高执行特定任务的性能。例如，当用户指出智能体在某项任务上表现不佳时，智能体应能从经验中学习，避免未来犯同样的错误。在实时动态多智能体环境中，学习问题变得更加复杂和具有挑战性。
- 如何了解用户以实现个性化 ：在教育和游戏领域，用户建模和个性化是智能体的重要方面。许多虚拟世界中的教学通过教学智能体作为虚拟教师来实现，为学习者提供个性化指导。因此，智能体技术中的个性化问题，即根据不同学习者的需求调整教学，变得至关重要。

四、具身智能方法

过去几十年，自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory，ART）得到了稳步发展。ART具有完善的计算原理，已成功应用于许多模式分析、识别和预测应用中。这些成功应用源于对人类和动物感知及认知信息处理的分析，其行为和神经生物学预测在过去十年中得到了大量实验支持。

我们提出的模型是对原始ART模型从单模式场到多模式通道的自然扩展。原始ART模型对输入模式进行无监督学习以识别节点，而提出的融合ART神经网络架构能够在多模式通道上同时在线增量地学习多通道映射。

（一）融合ART

融合ART采用多通道架构，由一个类别场F2通过双向可调节路径连接到固定数量（K）的模式通道或输入场。该模型统一了过去几十年开发的多种网络设计，包括自适应共振理论（ART）、用于监督学习的自适应共振关联映射（Adaptive Resonance Associative Map，ARAM）和用于强化学习的学习与认知融合架构（Fusion Architecture for Learning and Cognition，FALCON）。

其通用网络动态基于模糊ART操作，具体如下：
- 输入向量 ：设$I_{ck} = (I_{ck}^1, I_{ck}^2, \cdots, I_{ck}^n)$表示输入向量，其中$I_{ck}^i \in [0, 1]$表示通道$c_k$的输入$i$。通过补码编码，输入向量$I_{ck}$会增加一个补码向量$\overline{I} {ck}$，使得$\overline{I} {ck}^i = 1 - I_{ck}^i$。
- 活动向量 ：设$x_{ck}$表示$F_{ck}^1$的活动向量，$k = 1, \cdots, K$；设$y$表示F2的活动向量。
- 权重向量 ：设$w_{ck}^j$表示F2中第$j$个节点与$F_{ck}^1$中输入模式学习相关的权重向量，$k = 1, \cdots, K$。初始时，F2仅包含一个未承诺节点，其权重向量全为1。
- 参数 ：融合ART的动态由选择参数$\alpha_{ck} > 0$、学习率参数$\beta_{ck} \in [0, 1]$、贡献参数$\gamma_{ck} \in [0, 1]$和警觉参数$\rho_{ck} \in [0, 1]$（$k = 1, \cdots, K$）决定。

融合ART以连续方式响应传入模式，重要的是，在任何时间点，它不要求所有模式通道都有输入。对于未接收输入的通道，输入向量初始化为全1。融合ART的模式处理周期包括以下五个关键阶段：
1. 代码激活 ：给定活动向量$I_{c1}, \cdots, I_{cK}$，对于F2中的每个节点$j$，选择函数$T_j$计算如下：
- $T_j = \sum_{k = 1}^{K} \frac{\gamma_{ck} |I_{ck} \land w_{ck}^j|}{\alpha_{ck} + |w_{ck}^j|}$
- 其中，模糊与操作$\land$定义为$(p \land q) i \equiv \min(p_i, q_i)$，范数$| \cdot |$定义为$|p| \equiv \sum {i} p_i$（对于向量$p$和$q$）。
2. 代码竞争 ：在此过程中，选择具有最高选择函数值的F2节点。获胜者索引为$J$，满足$T_J = \max{T_j : \text{对于所有F2节点} j}$。当在节点$J$做出类别选择时，$y_J = 1$，$y_j = 0$（$j \neq J$），这表示一种胜者通吃策略。
3. 活动读出 ：选定的F2节点$J$将其权重向量读出到输入场$F_{ck}^1$，使得$x_{ck} = I_{ck} \land w_{ck}^J$。
4. 模板匹配 ：在活动读出稳定且节点$J$可用于学习之前，模板匹配过程检查节点$J$的权重模板是否足够接近其相应的输入模式。具体而言，如果对于每个通道$k$，所选节点$J$的匹配函数$m_{ck}^J$满足其警觉准则$m_{ck}^J = \frac{|I_{ck} \land w_{ck}^J|}{|I_{ck}|} \geq \rho_{ck}$，则发生共振。如果任何警觉约束被违反，则发生失配重置，在输入呈现期间将选择函数$T_J$的值设置为0。使用匹配跟踪过程，在每次输入呈现开始时，每个通道$c_k$的警觉参数$\rho_{ck}$等于基线警觉$\overline{\rho} {ck}$。当发生失配重置时，所有模式通道的$\rho {ck}$会相应调整。
5. 模板学习 ：当模板匹配成功后，节点$J$的权重向量会根据学习率和输入模式进行更新，以实现对新信息的学习和记忆。

下面是融合ART模式处理周期的mermaid流程图：

graph TD;
    A[代码激活] --> B[代码竞争];
    B --> C[活动读出];
    C --> D{模板匹配};
    D -- 匹配成功 --> E[模板学习];
    D -- 匹配失败 --> F[失配重置];
    F --> A;

融合ART具有自适应性、泛化性和快速稳定的实时学习特性，使其成为设计虚拟世界学习智能体的合适构建块。通过融入融合ART，智能体能够在很大程度上无需人工监督和干预，从虚拟环境接收的感官和评价反馈信号中学习。它既不需要明确的教师，也不需要完美的模型来学习，能够实时执行强化学习，适应虚拟环境的变化和用户行为模式的改变。

综上所述，融合ART为解决在虚拟世界中部署智能体所面临的诸多挑战提供了一种有前景的方法，有望推动协同空间等虚拟环境的发展，实现现实世界与网络空间的更深度融合。未来，我们可以进一步探索如何优化融合ART架构，使其在更复杂的虚拟环境中发挥更好的作用，以及如何将其与其他技术相结合，创造出更具创新性和实用性的应用和服务。

智能体增强协同空间：迈向现实世界与网络空间的融合

五、案例研究：新加坡青年奥林匹克村（YOV）协同空间

为了进一步验证融合 ART 架构在实际应用中的有效性，我们以新加坡青年奥林匹克村（YOV）协同空间的构建为例进行说明。该协同空间旨在模拟青年奥林匹克村的真实环境，为用户提供沉浸式的体验，并通过部署智能体来增强其交互性和可玩性。

（一）协同空间的构建

利用逼真的 3D 建模和动画技术，我们对青年奥林匹克村的建筑、设施和景观进行了精确的模拟，使其在外观和感觉上与真实世界高度相似。同时，结合普适传感器网络，实时捕捉和反映现实世界中青年奥林匹克村的动态信息，如人员流动、活动举办等。

（二）智能体的部署

在 YOV 协同空间中，我们部署了多种类型的智能体，包括导游智能体、服务智能体和活动组织智能体等。这些智能体基于融合 ART 架构开发，能够根据用户的行为和环境的变化实时学习和调整自己的行为。
- 导游智能体 ：为用户提供青年奥林匹克村的导览服务，根据用户的兴趣和需求，推荐合适的参观路线和景点。例如，当用户询问某个特定场馆的信息时，导游智能体能够快速准确地提供相关信息，并引导用户前往该场馆。
- 服务智能体 ：负责处理用户的各种服务请求，如预订餐饮、租赁设备等。服务智能体能够根据用户的历史记录和当前需求，提供个性化的服务建议，并协助用户完成相关操作。
- 活动组织智能体 ：组织和管理青年奥林匹克村的各种活动，如体育比赛、文化交流等。活动组织智能体能够根据用户的参与情况和反馈，实时调整活动的安排和内容，提高活动的吸引力和参与度。

（三）智能体的交互与学习

智能体之间通过消息传递和协作机制进行交互，共同完成协同空间中的各项任务。例如，当导游智能体发现用户对某项活动感兴趣时，会将相关信息传递给活动组织智能体，活动组织智能体则会根据用户的需求提供详细的活动信息和报名方式。

同时，智能体通过与用户的交互和环境的反馈不断学习和进化。例如，当服务智能体收到用户对某项服务的不满意反馈时，会根据融合 ART 架构的学习机制，调整自己的服务策略，以提高用户的满意度。

以下是 YOV 协同空间中智能体交互的 mermaid 流程图：

graph LR;
    A[用户] --> B[导游智能体];
    A --> C[服务智能体];
    A --> D[活动组织智能体];
    B --> C;
    B --> D;
    C --> D;
    D --> B;
    D --> C;
    B --> A;
    C --> A;
    D --> A;

六、结论与展望

本文围绕智能体增强协同空间展开研究，旨在实现现实世界与网络空间的深度融合。通过对相关工作的回顾，我们发现传统方法在虚拟世界中部署智能体存在诸多局限性。而基于具身智能的概念，我们提出的融合 ART 架构为解决这些问题提供了一种新的思路。

融合 ART 架构具有自适应性、泛化性和快速稳定的实时学习特性，能够使智能体在虚拟环境中自主学习和交互。通过在新加坡青年奥林匹克村协同空间的案例研究，我们验证了融合 ART 架构在实际应用中的有效性和可行性。

然而，智能体增强协同空间的研究仍面临一些挑战和问题，未来可以从以下几个方面进行进一步的探索和研究：
- 架构优化 ：进一步优化融合 ART 架构，提高其在复杂环境下的性能和效率。例如，研究如何减少计算复杂度，提高学习速度和准确性。
- 多智能体协作 ：深入研究多智能体之间的协作机制，实现更高效的任务分配和协同工作。例如，开发基于博弈论和机器学习的多智能体协作算法。
- 与其他技术的融合 ：探索融合 ART 架构与其他技术的结合，如区块链、物联网等，创造出更具创新性和实用性的应用和服务。例如，利用区块链技术实现智能体之间的可信交互和数据共享。
- 用户体验提升 ：关注用户体验，研究如何设计更自然、友好的交互界面和方式，提高用户在协同空间中的参与度和满意度。例如，开发基于虚拟现实和增强现实的交互技术。

总之，智能体增强协同空间的研究具有广阔的应用前景和重要的现实意义。通过不断的探索和创新，我们有望实现现实世界与网络空间的无缝融合，为用户带来更加丰富和精彩的体验。