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机器人世界杯20周年,复杂系统如何应对突发事件?

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“在足球场上,对手的出现让一切变得复杂。” 法国哲学家让-保罗·萨特的这句话适用于很多领域,无论是团队项目的战术策略,还是微观经济学中的博弈论模型,还是机器人大战的大规模爆发。

对手的出现让一切变得不同:在对抗的情况下,无论准备多么周密世界杯夺冠模拟器,都有可能被打乱。

上述结论实际上适用于许多领域。无论是战术策略的制定,还是施工蓝图的绘制,一旦中途遇到未知情况(比如对手重新调整策略,或者天灾等不可抗力),无论之前的准备工作多么缜密,多么深思熟虑,一切都可能分崩离析。

因此,有多种方法可以使复杂系统具备应对突发变化的能力。其中一个可行的思路是赋予系统的每个组件自适应的能力,也就是让每个组件都能够自我调整以应对意外情况。

这样做的缺点也很明显。孤立地看待每个组件只会分析自己的行为模式,但这样的分析很难判断整个系统的趋势。

那么你能找到一种方法来预测未知的紧急情况吗?这是研究复杂系统的科学家在设计系统以抵抗干扰和打击时面临的核心问题。

复杂系统的概念最早由美国学者霍兰德提出。他提出“适应性创造复杂性”,并于1994年提出了复杂适应性系统(CAS:complex Adaptive System)的概念。

复杂系统的研究方法不同于传统的理论研究,以计算机仿真为主要研究工具。其主要特点是:

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自适应/自组织

复杂系统可以通过不断的学习来调整其结构和行为,以适应外部和内部的变化。

并且组件之间以及组件与环境之间存在各种交互。正是这种自主性和复杂性赋予了复杂系统进化的能力。

进化

复杂的系统是由简单的元素组成的,通过外部环境和状态的预期-适应-自组织过程,通过不断演化,实现从功能到结构的升级。

人工智能的演变

足球比赛是展示复杂系统的好模型。机器人世界杯(RoboCup),顾名思义,就是机器人世界杯。比赛即将迎来 20 周年,最近的赛事吸引了来自超过 45 个国家的 40,000 多名选手和观众。

该活动也是人工智能、机器人技术研发以及多智能体复杂系统开发的风向标。

2016年机器人世界杯2D模拟组决赛在德国莱比锡,2016年7月3日,红队是由悉尼大学&CSIFO组成的澳大利亚队Gliders2016,黄队是由福冈大学组成的日本队HELIOS2016和大阪府立大学。

一方面,实体机器人联赛如火如荼,另一方面,模拟联赛则专注于AI的升级迭代。

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比赛图片,图片来源

在模拟小组赛中,两队的11名“队员”由程序独立控制,在二维虚拟球场上驰骋,全程“队员”无人工操作。20多年来,机器人世界杯社区为玩家提供了开源模拟器和可视化软件,代码总计近百万行。

每个虚拟“玩家”都有虚拟的全方位视觉、听觉和触觉,可以“感知”周围发生的一切。同时,每个“球员”还具备基本的机动能力,如奔跑、转身、踢球等。

最大的挑战是如何推断出最佳策略来应对对手的突然和破坏性举动。

每一步需要十分之一秒,在此期间,所有的感官马达单独负责一个“玩家”的信息链,处理接收到的新环境信息,权衡大约 100,000 个选项的优缺点,然后将最终的指令传达给那个“玩家”。

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“玩家”思路示意图,图片来源:robota2015.utad.pt

2016年7月,来自澳大利亚的Gliders2016夺冠,这是悉尼大学Mikhail Prokopenko教授和Victor Jauregui教授,CSIFO的Peter Wang教授和Oliver Obst教授合作的结果。

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Gliders2016于2016年7月在德国莱比锡夺得2016年机器人世界杯冠军

为了最大限度地发挥团队的力量,科学家们使用了基于人类进化的计算策略。以迭代的方式进行创新、测试、检查现场动作,并提高您的游戏性能。

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数个超级计算机集群每天进行数千次路径计算,以测试和评估“玩家”的实力。

路径总数接近千万。

高层建筑

在测试中,不仅要考察每个“选手”的实力,评估整个“团队”的表现,还要站在高处进行战略考量。

我们从研究对手战术的复杂性出发,考察我们“球员”的灵活性、战术可扩展性和战略适应性。

同时,还要考虑到对手接下来可能会出的奇招,以及我们的“玩家”能否在不利的情况下力挽狂澜。

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澳大利亚 Gliders2016 团队的决定性进球

如上所述,复杂系统中存在一般问题。因此,初始条件的微小变化,例如传球中“风险因素”的增加,必须考虑到比赛的结果。

另一项研究侧重于系统在运行过程中是否倾向于重复某些轨迹,以及随机算法的效用。因此,必须考虑在模拟器中对隐藏变量进行建模。

总而言之,这是一支冠军球队在复杂体系下必须具备的素质。

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灵感来自大自然

鱼群和鸟类如何躲避自然界的捕食者说明了生物群落的复杂性。研究团队从观察中汲取灵感,并将灵感应用于战术。

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鱼群,图片来源geek.com

面对捕食者,鱼群迅速形成复杂的空间聚集,因此即使是很小的干扰也可以以极快的速度在整个群体中传播,发出危及生命的警告。

回到机器人世界杯。同理,场上的“球员”可以高度连贯地“跑”,同时根据场上的情况不断调整自己的位置,以支持队友/阻挡对手。而且,这样的动作不是突然的、不可预测的,而是连贯的、协调的。

不同的对手需要不同的战术。行动路径越复杂,“团队”的作战能力和防守能力就越强。

借助信息论、“信息流”而非“数据流”的定量和预测系统来评估“团队”的现场绩效。与“数据流”不同,信息流突出了最相关和可操作的动作。

RoboCup 的复杂性会随着时间的推移而增加,游戏会面临新的挑战,新的问题会得到解决,技术也会不断进步。

RoboCup 的第二个二十年的征程将由全新一代科学家主导。

届时,复杂系统作为一个研究领域很可能会主导全球教育,将信息技术的新元素与物理学、生物学和数学相结合,引领工程、科学和商业人才的未来。

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参考:

[1] 我们如何通过模仿大自然 Mikhail Prokopenko 为 RoboCup 比赛制定获胜策略,悉尼大学

[2] Holland J. 自然和人工系统中的适应[M]。美国马萨诸塞州剑桥:麻省理工学院出版社,1992 年

[3] 刘小平,唐一鸣,郑丽萍。复杂系统与复杂系统仿真研究综述[J].系统仿真杂志,2008(23):6303-6315。

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