最近，SingularityNET公司CEO Ben Goertzel博士决议举行COVID-19峰会，约请AI与数据科学研究者集体中的资深人士，期望他们与盛行病学家、一线医护人员以及决议计划者们一道，评论现在抗疫保卫战的最新态势以及应对未来应战的期望与思路。

此次峰会的一大主题，便是评论怎么运用杂乱的体系模型(例如依据署理的模型)为方针拟定供给信息。虽然现已从SARS以及MERS等以往盛行症事情中堆集到不少经历，但在这场疫情大盛行傍边，来自世界各地的决议计划者们仍遍及表明自己无法及时获取必要的应对信息。

而高杂乱度自习惯体系能够将人工智能与依据署理的模型相结合，协助决议计划者带来史无前例的新才能，一起明显提高决议计划拟定流程的透明度。

Ben Goertzel博士

Deborah Duong博士

考虑到本次评论主题的硬核技能特点，Rejuve公司AI开发主管兼SingularityNET网络剖析主管Deborah Duong博士在讲演傍边解说了依据署理的模型与人工智能相结合的详细完结办法，以及由此能够给决议计划者及其他抗疫专业人士带来的信息支撑。

详细来讲，为了就或许推翻现代文明社会中心结构的下一波疫情盛行或许其他严重灾祸做好预备，咱们需求一套杂乱的自习惯体系作为信息纽带。

杂乱自习惯体系可认为咱们勾勒出全体态势

所谓杂乱自习惯体系，是指能够将人工智能的力气与依据署理的模仿计划相结合的体系，其将从根本上改动咱们剖析数据的办法。

Duong博士指出，“杂乱自习惯体系是指那些全体效能大于各部分之和的体系。咱们能够借此从微观上了解关于各组成部分的信息，而各个部分也将习惯并改动全体态势。以此为基础，咱们将得以在微观与微观之间完结交互。”

例如，以COVID-19疫情大盛行为例，早在拟定交际阻隔方针之前，世界上某些地区的居民就现已开端佩带口罩以防止疾病传达。换言之，他们自发地改动了自己在公共场合的行为习惯。这正是个别在改动自己与周遭环境的微互动办法。而在微观层面上，因为这些个人行为的改变，世界上某些地区及政府得以更沉着地遏止COVID-19疫情。并且在前期举动者们的推进下，其他民众也更容易接受并恪守交际阻隔方针。终究，微观与微观的相互作用一起成果了杰出的交际阻隔回馈。

Duong博士还表明，“光靠数据有时候并不足以解决问题，但有必要供认的是，数据与形式可认为方针拟定带来启示。假如咱们高度重视数据的处理办法，就能够运用杂乱自习惯体系剖析空间数据与概念性数据中的形式，并借此完善方针成效。”

遭到Michael Snyder博士搜集并丈量本身健康数据以剖析人体炎症反响的启示，Duong博士和她的团队运用反常检测算法以剖析可穿戴设备传出的信号，并选用Rejuve开发的运用程序搜集到此次疫情盛行中的许多个别反响。这些数据激发了她修正Ben Goertzel博士专为SingularityNET开发的“杂乱自习惯体系”的热心，期望在规划层面充沛习惯抗击COVID-19疫情的需求。

Duong博士解说道，“在COVID-19大盛行期间，医疗保健作业者与其他普通劳动者依然需求正常作业。即便他们正确佩带口罩与手套，感染危险也依然存在。因而，他们应当把握关于本身健康以及作业场所病例散布的更多信息，引导他们做出正确的出行决议。假如能够及时运用可穿戴设备，这些产品将在他们进入高危险区域前宣布提示，或许是在他们或许遭受感染时提早与家人坚持阻隔。”

杂乱自习惯体系还有望协助咱们从已感染及未感染人群之间的交互数据傍边，找出“COVID-19的数据签名”。

运用人工智能与因果推理发现的种种形式，将协助咱们辨认出契合界说的概念性集体，并依据社会布景完结数据剖析。

数据所有权、隐私与安全

现在，媒体在监督AI体系隐私、数据所有权以及安全性等方面体现得适当超卓。咱们能够构建起一套杂乱自习惯体系，保证每位民众都实在具有数据所有权、隐私与安全保证。与此一起，运用具有因果推理才能的人工智能计划，咱们则可树立决议计划网络并及时向决议计划者供给信息支撑。正如马尔可夫决议计划流程相同，咱们能够在模仿场景中进行数据建模。只需必定份额的人口运用可穿戴设备，咱们就能搜集到拟定精确方针所必需的最低数据量。

Duong博士表明，“假如咱们具有一台彻底安全(经过加密)的自有可穿戴设备，并由AI担任发现决议计划形式而非辨认个人身份，那么该设备即可及时将危险通报给佩带者，并赋予他们自主决议的权力。与此一起，方针拟定者则能够从个人决议计划中获取更多情报，据此出台契合民众判别的抗疫战略。”

纤细不同，将决议方针的质量与胜败

因为现有计算办法过于广泛再加上办法层面的不确定性，决议计划者们在此次疫情盛行期间拟定的应对战略，往往无法统筹纤细层面的详细不同。

更重要的是，在拟定交际阻隔或出行方针时，某些特殊人群或许需求采纳合适自己的针对性引导。

举例来说，在方针拟定者要求人们进行交际阻隔时，民众或许会问所谓的“交际阻隔”或许说间隔坚持详细是多远?1米，仍是2米?

在医院中，医护人员一直在与病毒传达进行艰苦奋斗。更严酷的是，许多护理人员为了坚持生计而不得不在多家医院之间来往奔走，这就带来了病毒在不同医院间传达的危险。

Duong博士指出，“在杂乱自习惯体系傍边，体系能够习惯这些状况，并针对纤细不同做出及时呼应。方针拟定者不只可认为运用可穿戴设备的人们供给独自的主张，一起也能快速意识到纤细不同关于全体体系甚至整个社会的影响。假如存在许多来往于多家医院的兼职护理，就有必要出台相应的方针以防止他们在不同医院之间传达病毒。”

中心优势

运用杂乱自习惯体系剖析Rejuve/COVID-19运用数据的中心优势，在于“让拉低病例曲线回归实在含义”。实际上，疫情盛行期间许多人关于“拉低病例曲线”都存在误解，认为只需推广交际阻隔办法，感染人数就会削减。而现实并非如此。

可穿戴设备模仿视图

受感染及因疫情逝世的总人数仍将坚持不变，仅仅整个迸发进程会愈加陡峭，协助咱们的医疗体系更沉着地应对一批又一批感染病例。

另一方面，假如能够在疫情盛行期间引进杂乱自习惯体系供给的战略，或许真的能够操控峰值部分然后真实“拉低曲线”。

可穿戴设备模仿视图2

Ben Goertzel博士总结道，“杂乱自习惯体系的构建从细粒度建模开端。咱们当然不期望自己的生物辨认数据被政府方面全面把握。因而，咱们需求更高等级的集成办法、坚持数据所有权、保证安全性。但在另一方面，决议计划者需求了解数据、盯梢影响并获取拟定方针所必需的足够信息。经过在SIngularityNET生态体系内运用这套开源杂乱自习惯体系，咱们将有望完结这项方针。在职业对人工通用智能的不断探究傍边，AI的大众化进程或将成为决议胜败的要害。”