社会计算与并行智能：社会5.0及以后-中国科学院自动化研究所、青岛智能产业研究院、普渡大学研究成果

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectCAAITransactions on Intelligence Technology 1（2016）377e393http://www.journals.elsevier.com/caai-transactions-on-intelligence-technology/评论文章基于ACP的社会计算和并行智能：社会5.0及以后王晓a，b，李玲喜b，c，袁勇a，b，叶培军a，b，王飞跃a，b，*a中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190b青岛智能产业研究院，青岛266100c美国印第安纳州印第安纳波利斯普渡大学普渡工程技术学院电气与计算机工程系，邮编：462022016年11月15日在线发布摘要社会计算作为未来计算智慧社会的技术基础，有望提升开源大数据使用效率，系统整合当前网络-物理-社会世界中的时间、人力、资源、场景、组织等多种要素，建立信息公平、权利平等、配置扁平的新型社会结构。同时，考虑到模型世界与物理世界之间的巨大建模差距，引入了并行智能的概念。在软件定义一切的帮助下，并行智能通过构建人工系统来弥合巨大的建模差距，在人工系统中可以实施计算实验来验证社会政策，经济战略甚至军事行动。人工系统扮演着“社会实验室”的角色，在我们的物理社会中，决策在执行之前就已经计算好了。然后，在人工和物理系统中并行执行具有预期输出的决策，以实时交互地感知、计算、评估和调整系统行为，从而使物理系统中的系统行为收敛到人工系统中被证明是最优的那些行为。从而实现对社会的智能引导和管理Copyright © 2016 ， 重 庆 理 工 大 学 . Elsevier B. V. 制 作 和 托 管 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：社会计算;社会5.0;平行智能;知识自动化;网络-物理-社会系统;人工社会;计算实验并行执行1. 介绍在《工程控制论》一书中，钱学森在序言的第一行简短地说：“著名的物理学家和工程师A. M. Amp`ere创造了cybern'etique这个词，意思是公民政府的科学（1845年《科学哲学论文》第二部分）。[2]按照《阿佩尔》的说法，共产主义的本质，委婉地说，是关于“公民政府”的，或者说得直白一点，是关于“社会的管理与控制”。然而，60年前，由于缺乏有关社会管理和民政管理的资料，钱学森曾感叹：“安培的政治科学宏伟计划没有实现，也许永远不会实现。” [1] 这也正是钱学森把* 通讯作者。中国科学院自动化研究所，复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190。电子邮件地址：www.example.comfeiyue.wang @ ia.ac.cn（法文）Y. Wang）。同行评议由重庆理工大学负责。http://dx.doi.org/10.1016/j.trit.2016.11.0052468-2322/Copyright © 2016，重庆理工大学由爱思唯尔公司制作和主持这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。378X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393在“控制论”之前近日，中国互联网络信息中心发布了2016年7月的最新报告（CNNIC 38）[3]。它显示中国网络用户数量已达到7.1亿，而中国移动网络用户数量约为6.56亿。几乎是中国人口的一半。考虑到全球的情况，Statista.com[4]提出，目前的互联网用户数字表明，全球有超过25亿用户它指定了最受欢迎的社交网站，表明Facebook在2016年第三季度拥有17.12亿活跃用户，这意味着世界上四分之一的人口聚集在一个在线平台上，并表明一条消息可以在几分钟内传递给数百万人。人类的交流方式和信息传播模式发生了巨大的变化。每个人都有机会和能力让一个人、一个问题或一件事一夜成名。这使研究者第一次从全局和系统的角度研究人类动力学成为可能。我们的生活空间也以虚拟的网络世界为特征，被扩展到复杂的空间，从而使其规模扩大了一倍[5]。因此，我们不禁要怀疑，“安培的政治和科学的失败计划“现在是否如今，随着新设备和现代信息通信技术的发展，人类已经成为最敏捷的社会传感器，这些设备和现代信息通信技术提供了关于时间、空间和交互的丰富数据（在线和离线），增加并解决了旧网络物理系统（CPS）中人类和社会维度的存在。在这种情况下，网络成为我们社会在网络空间维度的基本基础设施，ICT获得了其新的含义，即智能和连接技术（称为新ICT）[6]。人类是不可或缺的一部分的新型机器出现了，对我们提出了新的要求，要求我们以网络物理社会系统（CPSS）的方式思考复杂系统中的问题。将人在回路系统纳入社会管理和控制，发展新型信息通信技术的概念和应用，是构建智慧社会、实现“安培政治学宏图“的必要条件。许多现有的研究已经探索了数据驱动的管理社会和公共事务的方法。 胡水根等[10]讨论了基于大数据的公共利益最大化智能决策模型，提出了决策的四个基本要素。参考文献[11]提出了腾讯利用大数据更好地服务整个社会的意图。文件中的讨论[12]描述了大数据在建设智慧城市中的关键功能。其他一些研究强调了基于大数据的社会管理和控制，考虑到人在回路中。对于充满人类社会行为的系统来说，需要证明的命题，实际上就是受人类社会行为影响、改变和实现的命题[7]。因此，王飞跃在文献[9]中指出，我们的社会系统正在从CPS向CPSS转变，其中Merton的自我实现预言定律通过使用各种社会信号来控制行为动力学[5]。他还提出了网络运动组织（CMO）的术语和相关理论[13]，以研究追求闭环社会管理和控制的复杂动态[14]。然而，社会系统从CPS到CPSS的转变带来了大量的挑战，如图1所示。一方面，由于人类行为的不确定性、多样性和复杂性（UDC），人在环系统给系统建模带来了新的问题;另一方面，海量的大数据既为政府及时推进社会人文和公共服务带来了机遇，也给快速准确地发现目标信息带来了困难。此外，直接控制CPS行为的牛顿定律不能应用于CPSS，其中系统行为只能间接引导。此外，需要探索CMO的内在机制，以了解人类集体行为的形成[15，16]。最后，需要构建考虑时间、软件定义的人、资源、场景和组织的组合和分布的人工社会，使人工社会能够作为鉴于上述问题，ACP方法，其中然后，提出了基于ACP的社会计算方法，该方法使用大数据作为输入，探索社会需求，数据流动机制，并建立一个描述性的，可计算的，可执行的方法来将数据，信息和知识转化为智能。因此，可以实现应用大数据分析来发现默顿定律并弥合CPSS中实际物理社会和虚拟人工社会之间的建模差距的并行智能。考虑到社会系统的时变性，行为不确定性，场景多样性和社会复杂性特征，建议使用多智能体建模（MAM）[19e21]来描述集体社会行为的动态，以研究CMO的内在机制，以及集成知识自动化[22]以提供智能服务。在此基础上，结合时间、人力、资源、场景、组织等系统要素，构建智慧社会。基于新ICT的现代社会智能管控，全面面向线上平台和线下社区，为社会成员提供了随时随地参与公共事务的接口。这有利于构建信息共享、权利平等的社会结构，实现创新、管理、引导的公平社会结构。这也将促进平民与政府之间的直接互动，鼓励人们参与X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393379图1.一、新兴的CPSS挑战了社会制造和营销。在公共事务中，并促进多元化，互动和以服务为导向的社会条件。因此，继机器社会（Societies 1.0）、电子社会（Societies 2.0）、信息社会（Societies 3.0）、网络社会（Societies 4.0）之后的Societies 5.0的实现，实质上是实现了现实物理社会与虚拟人工社会的并行智能。本文的其余部分组织如下。第2节描述了CPSS中的主要矛盾，第3节介绍了用于复杂系统管理和控制的ACP方法。然后，在第4节中，在ACP的指导下，展示了用于发现网络空间中隐藏的智能和集体行为动力学的基于大数据的社会计算方法。在此基础上，我们创新性地提出了应用并行智能来弥补CPSS中建模的巨大差距，考虑到以人为中心的情况。因此，第5节介绍了知识自动化的新技术，以提供考虑社会需求，位置，组织等的智能服务，对于在线和离线用户。除此之外，社会的概念5.0第六节是在已有的关于社会智能和平行社区的研究基础上提出的。最后，第7节提出了智能社会的结构和功能特征的愿景。2. 网络-物理-社会空间和ACP方法便携式移动联网设备的普遍使用将人为因素引入到CPS中，诸如交通控制和考虑人的出行模式的安全性、通过社会激励实现的节能、考虑驾驶员控制行为的先进汽车系统人学以及借助车辆嵌入式设备实现的人的极限等。因此，人在回路成为典型复杂系统的关键特征之一，而人类产生的社会信号包括时空行为、在我们的物理空间和网络空间中的集体公众意见成为社会管理和控制的最重要资源。 人类和社会层面必须加入到CPS，并在研究社会系统时加以解决，导致从CPS到下一级CPSS的范式转变。在这种情况下，我们介绍了ACP的方法，结合“人工社 会”，“计算实 验”和“并行exaction-tion”有效地管理CPSS。2.1. 从CPS到CPSSCyber-Physical systems（CPS）[23e25]这个短语的创造是为了强调物理和网络的交叉而不是联合，然而，由于网络空间领域所经历的前所未有的影响范围和速度，以及它对我们行为和相互交往方式的深刻影响，网络空间成为一个与我们的物理空间平行的真实空间，将我们的生活空间扩展为复杂空间并扩大了一倍。移动应用程序的繁荣，380X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393社交媒体在CPS中增加并解决了人和社会维度，这使得社会和人的动态成为任何有效CPS设计和操作的基本因素，因此通过将社会因素插入CPS，即CPSS，将物理和网络结合起来，是完全合理的。这种变化也有一个哲学含义，使CPSS符合卡尔波普尔的现实理论[9，26]。该理论指出，我们的宇宙由三个相互作用的世界组成：物理（世界一），精神（世界二）和人工（世界三）。在互联网出现之前，我们的生活空间仅限于物质世界，主要是物质世界和精神世界。今天，随着互联网，物联网（IoT），云计算，大数据的存在，我们的生活空间也以人工世界为特色。与此同时，由于网络和信息技术的发展，网络空间与物理空间无缝连接，使人工世界从哲学抽象走向日常应用。CPSS的兴起导致了数据规模的爆炸性增长、数据流的快速移动、数据模型的高度复杂性以及数据中隐藏信息的显著影响。开源大数据和移动智能设备的普及，为面向社会的系统管控带来了新的挑战和机遇，让我们能够探索世界3。第一世界是利用“旧”的IT（工业技术）在表层进行开发;借助“旧”的IT（信息技术），极大地激发了人类的想象力和创造力，充分开发了第一世界和第二世界的地下、地表和空间资源;现在人类社会正在进入以AI、VR和机器人为主要代表的“新”IT（智能技术）时代。网络空间的数据和知识成为最重要的新资源。赛博空间是20世纪70年代由美国空军工程师首先提出的，被定义为“一个独立的、虚拟的、计算机生成的空间，与真实的物理空间不同”[27]，它与我们的物理世界结合在一起，形成一个完整的空间。在这种情况下，如何充分利用新信息技术创新社会的管理和服务，成为关系到国家繁荣和社会稳定的重要问题。新信息技术在CPSS中的应用如图所示。 二、2.2. 基于ACP的复杂系统管理和控制数据成为网络空间最重要的资源。使用大数据作为输入 ， 软 件 定 义 的 对 象 （ SDO ） ， 软 件 定 义 的 过 程（SDP），软件定义的系统（SDSs），甚至软件定义的人类（SDH）与物理对象，过程，系统和人类d可以通过学习来设计和构建，主要基于现有的数据，知识，经验，甚至直觉[28]。通过软件定义的一切，可以构建人工社会，在其中可以进行计算实验（即，自我发挥、自我运行、自我操作、自我评估）来证明和验证社会人力资源政策或经济战略的合理性，因此可以产生大量的“人工数据“。然后，这些数据可以用于强化学习，以增强系统智能和决策能力。同时，系统的决定，cisions评估对各种条件，场景和情况。最后，物理对象、过程和系统与SDO、SDP和SDS交互，形成闭环反馈决策过程，以控制和管理复杂的物理情况（如图3所示）。这是基于ACP的并行智能系统的核心概念[29，30]。基于ACP的管理与控制的基本思想复杂系统[31，32]是：1）利用人工系统对复杂的社会单元、过程和系统进行建模; 2）利用计算实验探索系统的内在逻辑，分析和评估复杂的社会场景; 3）依靠并行执行来指导和管理复杂的社会。通过软件定义的人工社会对现有或未来的事件进行实验和计算，ACP方法为实际社会情况的人为和控制提供了可靠的支持。对于复杂的系统建模，一些研究集中在设计真实物理对象，过程和系统的数字孪生[33e35]，以处理无法预见的系统条件。Eric J. Tuegel等人[33]以美国空军的新型25-0001飞机为例说明了这一概念。“除 了 实 体 飞 机 ， 美 国空军还收到了一个建成的数字模型，图二. CPSS和波普的三个世界。X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393381图3. 基于CPSS的并行执行，用于复杂系统的管理和控制这架编号为25- 0001 D/I的飞机“数字孪生”是“超现实的几何细节，包括制造异常，并在材料细节，包括统计微观结构水平，具体到这架飞机的尾号。”” 与物理实验相比，软件定义过程和系统中的计算实验失败的代价是最小的，鼓励创造性思维和启发性探索。因此，2004年提出的基于ACP的并行系统方法[36]与在这个框架中，可以实现并行管理和控制。用于三种操作模式，即，1)学习和训练，ACP方法用于建立虚拟人工系统。在这种模式下，人工系统主要关注系统功能和行为，可能与真实的物理系统有很大的不同，没有太多的交互。目标是使人工系统的行为收敛到物理系统的行为。2)ACP方法用于生成和进行计算实验，以测试和评估各种系统场景和解决方案。在这种模式下，人工系统和物理系统相互作用，以验证所提出的策略的性能。目标是同步并行系统的行为动力学和性能与实时系统校正。3)管理和控制：并行执行在这种操作模式中起着重要作用。虚拟人工系统与真实物理系统并行、实时地相互作用、相互参照。具体来说，人工系统引导物理系统的行为，收敛到人工系统，从而实现对复杂系统的管理和控制。 3.3. 大数据和基于ACP的社会计算现代管理科学的两位创始人和先驱在大数据概念引入之前就预见到了数据的重要性。第一个是W.戴明说：“我们相信上帝，其他人必须带来数据。”第二个是彼得·F。德鲁克说：“预测未来的最好方法就是创造未来。”虽然大数据的出现使我们能够从全局和系统的角度研究人类行为动力学，但它既带来了挑战，也带来了机遇。一方面，数据的巨大可扩展性、多样性和移动性为政府感知和收集多源、广布的民意提供了难得的机遇，但另一方面，也给虚实交互的复杂社会系统建模带来了巨大挑战。虽然数据的广度、深度和规模都有了显著的提高，但获取的大量数据往往信息杂乱，相互关联性弱，缺乏针对性，导致有用的知识被埋没在噪声中，在数据挖掘过程中往往被忽略。此外，由于全球数十亿人的在线和离线交互，人类动力学和组织管理的复杂性大大增加。为了有效地实现利用大数据预测甚至创造未来的想法，必须存在一种描述性的、可测试的和可执行的方法来将数据、信息和知识转化为智能。显然，基于ACP的社会计算方法沿着这个方向提供了一个有效的解决方案（如图4所示）。从本质上讲，实施将分为三个步骤：（1）描述性智能，其中任务或决策获得的知识，信号和信息已经分类和理解;（2）预测性智能，其中可能发生的事件，382X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393图四、从大数据到ACP再到DPP。（3）前脚本智能，通过计算杠杆证明的理想目标被用来指导现实，从而促进其实现。社会计算是一个跨学科的研究和应用领域，包括计算科学和社会科学。为了支持社会互动和交流，它依赖于社会网络分析;社会文本挖掘;社会语义分析;人机交互;以及社会学，心理学，经济学和人类学理论[37]。社会信息学研究表明，技术和社会相互影响因此，在新ICT时代，社会计算一方面强调社会感知、处理、计算和评估的技术开发;另一方面，它将社会理论和实践融入到人工智能、机器智能、神经网络等新型信息通信技术的发展中，以促进社会技术系统的设计和提高其性能，社会计算必须从社会学和人 类 学 中 汲 取 营 养 ， 并 整 合 心 理 学 和 组 织 学 理 论[38e40]。从信息处理的角度来看，社会计算的技术基础设施包括Web、数据库、多媒体、无线、代理和软件工程技术。从方法论的角度来看，将社会理论纳入技术发展提出了额外的要求，即根据特定规则并通过社会环境中自主代理的相互作用，使用代理建模技术构建人工社会。图5示出了基于多代理系统（MAS）的社会系统建模的结构。在MAM中，模拟在审查处理生死问题的政策时特别有价值和道德[41]。此外，由于测试本质上是开源的、动态的、复杂的和不可预测的真实系统的困难，通常需要使用人工系统和仿真技术的计算实验来评估和验证决策和策略。将真实和模拟数据结合起来进行验证和确认可能是一项重大挑战，特别是在真实数据不完整或不可用的情况下。为了寻求有效的解决方案，人工和真实系统并行执行，并采用自适应控制方法进行计算实验。最后，社交模拟通常必须是一个大型框架的一部分，该框架包括数据和文本挖掘工具，以便可以收集和共同分析真实和虚拟数据。基于ACP的社会计算充分考虑了物理社会和网络社会之间的相互作用，它有助于以自下而上的方式开发社会场景中的基础设施模型，如建筑物，道路，社区。与MAM相结合，该方法可以根据物理世界中系统的统计特性，完成群体合成、场景构建、“社会实验室”设计等任务，研究简单个体之间相互作用产生的集体智能;此外，该方法使得能够对诸如大规模集体行为、涌现的社会过程和社会影响传播的宏观现象进行计算和实验，从而预测社会系统中的“蝴蝶效应“（例如，一个城市停电可能引起市民恐慌、交通堵塞、经济活动受阻，甚至波及其他城市，对社会和经济造成严重的负面影响），合理有效地发现潜在的社会问题。基于ACP的社会计算通过构建提供虚实交互和反馈调节的并行系统，为社会系统管理和控制中的决策提供依据和支持4. 平行智能：从牛顿的大数据定律到默顿的大数据定律在社会系统中，一个重要的问题是关于CMO（围绕网络空间中的特定社会资源形成）的动态，它将物理空间和网络空间连接在一起，并考虑其时间和空间依赖性。同时，信息传播方式、CMO的演化动力学、人与社会环境的互动模式、社会文化的建模与分析也需要在社会体系中得到关注。由人类动力学引入的UDC增加了模型世界和物理世界之间的建模差距（如图6所示）。由于这种建模差距，重点将从系统行为直接可控的小数据牛顿大定律转移到系统行为仅受间接影响的大数据4.1. 牛顿体系与默顿体系系统行为受牛顿定律支配的系统类型它们的主要特点可以描述为：X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393383图五.基于MAS的社会系统建模见图6。牛顿系统与默顿系统。系统状态和控制方程，通过系统方程的运算，理论上可以得到下一个系统状态，从而可以精确地计算和预测系统的行为（如图1）。 7（a））。因此，对于牛顿系统，系统建模的主要任务是确定控制系统行为的牛顿定律，并直接设计相应的现代控制理论主要是针对这类牛顿系统的。类似地，系统行为由默顿定律指导的系统类型被称为默顿系统。默顿定律是以美国社会学家罗伯特·金·默顿的名字命名的.一般来说，它们被称为默顿的自我实现预言法则[43]。更具体地说，自我实现的预言是一种预测，由于信念和行动之间的反馈，它直接或间接地使自己成为现实的默顿系统的主要特点是：尽管给出了当前系统状态和控制条件，但不能精确地计算下一个系统状态，也不能精确地预测系统参数（如图1所示）。 7（b））。这类系统中的对于默顿系统，建模的主要任务是发现和设计默顿定律，以有效地指导系统基于期望目标的行为。社会系统是一种典型的CPSS类型，其系统行为动力学遵循默顿定律。对于与人类社会行为有关的问题，在许多情况下，我们要证明的命题，实际上就是我们要证明的命题。384X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393图第七章牛顿定律vs.默顿定律（a）牛顿系统控制定律：有把握地实现目标（b）默顿的自我实现预言定律：目标实现的不确定性。影响，改变，实现。口碑效应就是最好的证明。它不遵循自然科学中的因果关系，而是遵循心理学中的简单地说，一个声明可以改变行动，因此成为现实。4.2. 并行智能：弥合社会系统人类及其社会行为具有高度不确定性、时空动态依赖性、网络运动组织多样性等复杂特性，为社会系统建模增加并解决更多传统社会人控和控制方法无法解决的新挑战[44]。因此，在实际的社会系统之上，我们引入了基于ACP的并行智能系统来构建并行智能，以弥合图6中的建模差距。其主要思想是建立基于MAM的人工系统，通过基于社会计算方法的计算实验来计算、分析和发现潜在的适当的默顿定律，从而直接或间接地影响智能体的自由意志，指导系统的行为，并干预未来的社会状态（如图8所示）。这样，我们就可以在图1所示的并行智能系统中，通过虚拟-真实交互和并行执行，使实际系统在预定目标下得到管理和控制。第九章图9展示了十多年前由Wang[30，44]开发的CPSS的并行控制和管理架构。在并行系统中，每个物理对象、进程和子系统对应于一个或多个软件定义的人工对象、进程和子系统。SDS的构建是一个学习的过程，主要是根据已有的数据、知识、经验，甚至直觉，揭示隐藏在网络空间中的规律、规则、模型。有了SDS，可以进行计算实验，即，自我游戏，自我操作，自我评价，以及基于SDS的计算实验，产生了大量的人工数据[28]。人工数据与实时物理数据相结合，然后用于强化学习，以增强智能和决策能力，同时，可以根据尽可能多的潜在社会情况评估决策。最后，物理过程和系统与软件定义的过程和系统交互，形成闭环反馈决策过程，以控制和管理不同类型的复杂场景。计算机围棋程序AlphaGo与世界上最好的围棋选手之一李世石在五局比赛中以4：1的结果惊人地获胜[45]，可以通过并行智能系统的视角来说明。AlphaGo在与Lee的历史性比赛之前已经与自己进行了超过30，000，000场比赛，这比一个100岁的人一生中可以玩的游戏数量还要多。反过来，游戏生成的大数据为AlphaGo背后的深度学习方法提供了最丰富的资源，并通过自我学习，自我计算，自我评估来改进和优化AlphaGo的游戏策略，这些游戏策略实际上与物理围棋游戏过程平行，但具有数万亿种可能的移动和大约10的700次幂的可能性。在某种程度上，复杂性就是智能。皮埃尔·德·日进认为进化是一个复杂性不断增加的过程[46]，在这种观点下，智能就是复杂性不断增加的计算。ACP方法被完美地应用于处理人-信息-机器混合的超复杂社会系统中的复杂情况。ACP方法的核心思想是，通过“人工系统”、“计算实验“和“并行执行”的结合，将虚拟的人工空间，“网 络 空间”，进入另一个空间建模，X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393385图八、基于ACP的大数据分析填补建模空白。见图9。决策的并行智能[28]。解决复杂性问题。这样，虚拟的人工空间和真实的物理空间构成了一个“复合空间”。新IT技术的最新发展，如高性能和云计算、深度学习和物联网，为ACP方法提供了技术基础。从本质上讲，ACP方法的目的是建立复杂系统的“虚拟“和“真实“部件系统的边界， 然 后 通 过 可 量 化 、 可计 算 和 可 实 现 的 实 时 闭 环 执 行 和 交 互 来 解 决 复 杂系 统 问 题 。5. 软件定义的社会：智能服务构建人工社会的最重要步骤之一是定义SDO、SDP或SDS的边界，在该边界内封装知识（包括过程指令和路由、模型、算法等的规则）。方面考虑到特殊发展目标、特殊发展方案或特殊发展服务所处的复杂社会结构，确定具体目标。正如书面程序、流程图和计算机程序在文书操作中提供了所需的可重复性、可组合性和可测试性，SDO、SDP和SDS通过计算实验实现了社会管理和控制上述特征关键问题是将知识封装在软件定义的事物中，以提供优雅、高效和易于操作的服务。这是软件定义人工社会需要解决的关键问题：应用知识自动化技术提供智能服务。知识自动化的历史可以追溯到古代亚里士多德的描述性知识和原始的形式逻辑，在工业革命初期由布尔逻辑进行了变革性的扩展。大约半个世纪前人工智能的正式介绍，以及随后的知识表示、专家系统、知识工程、智能系统等，构成了知识自动化的完整历史演进386X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393如今，随着网络空间成为与我们的物理空间真正平行的空间，数据成为最重要的资源，我们正在处理各种主要或完全由数据组成的对象。因此，人类的发展正在从充满物理信号的物理世界中的各种人工制品的工业时代转变为充满社会信号的网络世界中的各种人工制品的知识时代。工业时代需要工业自动化，知识时代需要知识自动化。工业时代的发展对人类的体力提出了许多“放肆”的要求，从而迫使人们依靠工业自动化来“补偿”他们在实施、操作和维护各种类型的大型或复杂系统时的不足。面对以人为本的CPSS的迅速崛起，知识时代也对人的智能提出了更高、更“放肆“的要求。人们需要知识自动化的帮助来“补偿”他们的智力不足，以完成各种具有无限不确定性、多样性和复杂性的任务。知识自动化使工业自动化和社会服务自动化在新的信息技术的帮助下，如图所示。 10.因此，知识自动化是信息自动化的自然延伸和完善，是人在回路自动化的过程，是物理世界的自动控制向人工世 界 的智 能 管 理转 变 的 基础 。 它 认为 社 会 活动 （ 或CMO）的五个方面：时间，人，sce- narios，资源和组织。借助SDO、SDP和SDSes构建人工社会组织、社区和社会，可以通过计算实验对上述五个方面的任意组合进行分析、计算和评估。在具体目标方面，具有预期输出的操作、政策和决策将在人工和物理系统中被记录和并行执行。因此，对于面临类似情况的突发社会事件，可以重复应用先前计算和评估的SRP、SES和SPM，并且交互地感知并行系统的行为，计算、评估和调整。最终，物理系统中的系统行为被绘制为收敛到人工系统中被证明是最优的那些行为。知识自动化支持的社会服务如图所示。 十一岁基于位置的服务（LBS）、基于任务的服务（TBS）、基于信息的服务（IBS）、基于知识的服务（KBS）和基于决策的服务（DBS）是知识自动化的典型形式以DBS为例，做出决策所需的数据有时又是一个或多个其他决策的结果，因此主要任务是根据它们产生的数据和它们需要的数据对决策相互依赖性进行排序[48]。因此，DBS为路由数据和触发决策情况提供了基础。也就是说，将数据传递给所有需要它的决策，并在收到所有需要的数据时做出决策通过LBS、TBS、IBS、KBS、DBS等智能服务，知识自动化使CPSS能够在我们的物理社会中实现主动感知、积极响应、自动决策和实时反馈执行。LBS可以充分感知物理世界中的位置TBS和IBS有助于分析和预测CMO的心理或行为模型，社会和网络组织的演变动力以及全周期的智能社会服务。DBS和KBS为自由意志和社会服务的执行提供科学的管理和指导。因此，基于ACP的社会计算方法产生的并行智能，伴随着知识自动化，真正推动了智能服务的实现。6. 社会智能：从平行社区到社会5.06.1. 社会智能：从CMO到社会头脑CMO无缝连接物理空间和网络空间，促进形成图10. 知识自动化实现了工业自动化和服务自动化。X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393387图十一岁知识自动化支持基于ACP方法的智能服务(as 图 12场演出）。CMO的概念最早在文献[13]中提出，它是指在很短的时间内聚集在一起，围绕特定的虚拟社会资源（VSR）（如话题、照片、视频），并有目的地集体尝试实施社会行为的在线用户群体。一般来说，CMO的发展经历了三个阶段：社会运动组织（SMOs）、网络社会运动组织（CeSMOs）和CMO[49]。在1966年Zald发表的一篇关于社会运动的基础性文章中，他将社会运动定义为经过50多年的发展，关于社会组织的研究大致可以分为四大类：群体行为分析、资源动员、政治机会结构和框架理论。到20世纪末，随着网络的全球化，传播方式和传播方式发生了巨大的变化，导致了SMOs向CeSMOs的转变。作为R.凯利加勒特指出，在他的广泛传播，在《信息社会中的抗议：社会运动和新信息通信技术文献综述》[52]中，互联网在中小企业中扮演了三种不同的角色：“互联网作为资源动员结构”、“互联网作为政治机会”和“互联网作为框架工具”。例如，Christopher Mele [53]在Jervay地区调查了社区居民利用网络实现自治的社会现象。John D. Clark等人[54]以反全球化运动为例，描述了基于网络的社会团结Jennifer Earl等人[55]也指出，互联网的普及可以加速社会运动人类行为从离线到在线和在线到离线的转变如图所示。 13岁如今，信息通过互联网的快速传播极大地压缩了物理世界的时间和空间，全世界数百万用户在几分钟内聚集在一个社交媒体平台上，并将巨大的注意力，知识和能量集中在虚拟网络空间的一个小地方，可以对我们的现实物理空间产生巨大的影响。图13示出了根据本发明的一个实施例的系统。图12个。通过CMO在物理空间和网络空间之间进行虚拟和真实的交互388X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393图13岁从线下到线上、线上到线下的人类行为转型通过CMO实现物理空间和网络空间的互动。此外，人肉搜索、众包等CMO，激发了人们充分利用零碎的业余时间参与TBSes的热情，并产生了新形式的群体智能。正如马文·明斯基在《心灵的社会》中所说关键是没有什么诀窍。智慧的力量源于我们巨大的多样性，而不是任何单一的完美原则因此，从社会计算到社会智能的转变将通过利用计算杠杆来分析和研究社会行为，通过创建人工社会代理来观察微观视角下的个体互动，以及通过探索针对特定任务的CMO的动力学来实现，从而最终帮助我们实现Marvin Minsky的6.2. 从平行社区到社会5.0一个架构，应用MAM建模社会社区，构建一个并行的社区在这里说明。在MAM构建的人工社区中，用户被建模为自治代理，而用户生成的内容被视为VSR。一个Agent通过对VSR的操作主动地与其他Agent进行交互，同时生成新的VSR。VSR的更新反过来促进了代理之间的互动。因此，在线社交社区中的交互模式如图14所示。利用基于MAM的软件定义人工社区，研究了群体行为模式如何从个体间的交互机制中产生。它遵循王飞跃的研究[30，42e49]对人工生命，社区和社会。在此基础上，可以根据实际人口数据的属性特征、空间特征和时间特征，添加人工人口。此外，群体的集体行为模式，可以探索给定特定社会情况的不同人口分布。因此，基于MAM的人工社区可以被用作“计算社会实验室”，以检查不同的广告策略，社会管理政策等的人群的反应，然后，与预期的反应策略或政策将在人工和物理社区并行实施。值得注意的是，物理社区中的响应不一定与人工社区一致，因此，人工社区使用物理社区生成的实时数据，并执行新的计算和决策，以驱动物理社区中的系统行为从而保证了系统的实时虚实交互和并行执行。因此，我们认为，各种复杂的社会系统可以通过并行系统的方式进行建模和研究。因此，我们提出，在机械化、电气化、信息化和网络化技术取得巨大进步之后，现代社会已经进入了一个新的技术发展时代，即虚拟-双重智能技术并行时代。相应地，我们的社会正在从机器社会（社会1.0），电子社会（社会2.0），信息社会（社会3.0）和网络社会（社会4.0）发展到第五阶段：平行社会或社会5.0，其中平行智能将是其定义特征，利用虚拟人工系统简化了UDC的主要挑战，因此，复杂社会系统的AFC（敏捷、聚焦和收敛）人和控制将是如图15所示。7. 迈向智能社会在我们看来，智能社会的管理和控制使用来自社交传感器的大量数据作为输入来设计软件定义的一切，然后在高X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393389的vsr主题/商品/视频外界影响外界影响观察到的行为观察到的行为AAActtt ivvvityDtyDtyD eggg规则行为感染AAActtt ivvvityDtyDtyD eggg规则削弱削弱规则规则规则规则意义加强加强规则规则内心状态信息交流内心状态AAACTTT离子KKKnowlwlwl edgdgdgeAAACTTT离子KKKnowww ledgdgdgeSS感我和我的我的我的前任DDDattt a（（ commenttts，（见（见（见图，第二第二第二部分）））UUUser（（（PPP arttt icippp anttts，BBBuyersyersyers，WWWattt特工a1探员a2，... ai，. an图14个。基于MAM的人工社区架构，说明了在线社交平台中用户之间的交互图15个。基于ACP的并行智能：从UDC到AFC。图十六岁智慧社会的管理模式390X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393图十七岁具有闭环反馈的可配置社交管理X. Wang等人/CAAI Transactions on Intelligence Technology 1（2016）377e 393391þ性能计算设备、基于ACP的社会计算方法和知识自动化技术，通过动态闭环反馈驱动目标系统行为向模型系统收敛，从而通过虚实交互和并行执行实现对目标系统的引导、管理和控制。7.1. 智慧社会的管理模式和目标传统的社会管控以家庭为基本单位，通过构建自上而下与自下而上双向互动的社会管理“链条”，形成了一种单一主体、单向实施、低效的社会组织与人的模式。近年来，随着我国城市化历史进程的发展，社区逐渐成为城市和社会管理的基本单位。面对城市异质性、关系复杂性、居住流动性等问题，以及日益增长的居住需求新挑战，传统的社会管理方式已远远不够。移动设备和新型信息通信技术的发展使社会实现了智能管控，也为社会成员提供了随时随地反馈和描述社会问题的接口，极大地激发了人们管理社会公共事务的积极性。有利于构建信息共享、权利平等的社会组织，实现国家创新、管理和引导的公平结构（如图16所示）。这也将促进公民与政府的直接互动