近日，SingularityNETCEOBenGoertzel博士决定举办一场COVID-19峰会，邀请AI和数据科学研究界的资深人士，希望他们将与流行病学家、一线医护人员、决策者一起，共同探讨当前抗疫保卫战的最新形势以及应对未来挑战的期待和思路。峰会的一个主题是讨论如何使用复杂的系统模型（例如基于代理的模型）来为决策提供信息。尽管从SARS、MERS等以往的传染病事件中积累了很多经验，但在这次大流行中，世界各国的决策者仍普遍表示无法及时获得必要的应对信息。高复杂度自适应系统可以结合人工智能和基于代理的模型，帮助决策者带来前所未有的新能力，同时显着提高决策过程的透明度。BenGoertzel博士和DeborahDuong博士，考虑到所讨论话题的硬核技术性，RejuveAI开发总监兼SingularityNET网络分析总监DeborahDuong博士解释了agent组合的具体实现基于模型和人工智能的演讲。以及它能给决策者和其他抗疫专业人士带来的信息支持。具体来说，为了为可能颠覆现代文明社会核心结构的下一波流行病或其他重大灾难做好准备，我们需要一套复杂的适应性系统作为信息中心。复杂自适应系统可以为我们描绘图画所谓的复杂自适应系统，指的是可以将人工智能的力量与基于代理的模拟方案相结合的系统，将从根本上改变我们分析数据的方式。Duong博士指出，“复杂自适应系统是那些整体性能大于其各部分之和的系统。这使我们能够从宏观层面了解组成部分，部分将适应改变整体情况。与以此为基础，我们将能够实现微观与宏观的互动。”例如，在COVID-19大流行的情况下，世界某些地区的居民开始戴口罩以防止疾病传播。换句话说，他们在公共场合自发地改变了他们的行为。这正是个人正在改变与周围环境的微互动。在宏观层面上，由于个人行为的这些转变，世界上一些地区和政府能够更轻松地控制COVID-19的爆发。在先行者的推动下，其他人更有可能接受和遵守社会隔离政策。最终，微观和宏观的相互作用会带来良好的社会隔离奖励。Duong博士还表示，“有时仅靠数据不足以解决问题，但必须认识到数据和模型可以为政策制定提供信息。如果我们密切关注数据的处理方式，我们可以利用复杂的适应性系统。分析空间和概念数据中的模式以改善政策结果。”MichaelSnyder博士通过收集和测量自己的健康数据来分析身体的炎症反应，受到启发，Duong博士和她的团队使用异常检测算法来分析可能来自可穿戴设备的信号以及Rejuve开发的应用程序，用于在这次疫情中收集了大量的个体反应，这些数据激发了她修改BenGoertzel博士为SingularityNET开发的“复杂自适应系统”的热情，希望能够完全适应抗击COVID-19疫情的需要Duong博士解释说：“在COVID-19大流行期间，医护人员和其他普通工人仍然需要正常工作。即使正确佩戴口罩和手套，感染的风险依然存在。因此，他们应该了解自己的健康状况。以及更多关于工作场所案例分布的信息，以指导他们做出明智的旅行决定。如果能及时使用可穿戴设备，这些产品会在他们进入高风险区域之前发出警告，或者在他们可能被感染时提前与他们沟通。家庭仍然被隔离。”复杂的自适应系统也有望帮助我们从感染者和未感染者之间的交互数据中找到“COVID-19的数据签名”。使用人工智能和因果推理发现的模式将帮助我们识别符合定义的概念组，根据社会语境完成数据分析数据所有权、隐私和安全媒体现在对人工智能系统的隐私、数据所有权和安全性进行了很好的审查。我们可以构建复杂的自适应系统，真正保障每个公民的数据所有权、隐私和安全，同时利用具有因果推理能力的人工智能解决方案，构建决策网络，为决策者提供及时的信息支持.就像马尔可夫决策过程一样，我们可以在模拟场景中对数据进行建模。只要一定比例的人口u通过使用可穿戴设备，我们可以收集制定准确政策所需的最少数据。“如果我们拥有自己的完全安全（加密）的可穿戴设备，人工智能的任务是发现决策模式而不是识别个人，则该设备可以实时向佩戴者传达风险，并授权他们做出自己的决定自己的决定。同时，政策制定者可以从个体决策中获取更多情报，据此制定符合公众判断的抗疫策略。“细微差别将决定政策的质量与成败由于统计方法过于宽泛，方法层面存在不确定性，政策制定者在制定疫情应对策略时，往往未能考虑到细微层面的具体差异。更重要的是，当在制定社交隔离或出行政策时，一些特殊人群可能需要采取适合他们的针对性引导。还是保持距离？1米，还是2米？在医院里，医护人员一直在与病毒的传播作斗争，更残酷的是，许多护理人员不得不在多家医院工作，以维持生计。“在一个复杂的自适应系统中，系统可以适应这些情况并及时做出细微反应，”Duong博士说。政策制定者不仅可以提供为使用可穿戴设备的人提供个性化建议，同时也能迅速意识到细微差别对整个系统和整个社会的影响。如果有大量兼职护士前往多家医院，则必须制定政策以防止他们在医院之间传播病毒。”核心优势使用复杂自适应系统分析Rejuve/COVID-19应用数据的核心优势在于“让小写曲线回归本义”。其实很多人在疫情期间对“小写曲线”有误解，认为只要实施社交距离措施，感染人数就会减少，其实不然，可穿戴设备模拟观点疫情感染和死亡总人数将保持不变，但整体疫情将更顺畅，帮助我们的医疗系统更从容地应对批量感染病例。另一方面，如果疫情期间能够引入复杂自适应系统提供的策略，或许真的可以控制峰值部分，真正做到“将曲线拉下来。”可穿戴设备模拟视图2BenGoertzel博士总结道，“复杂自适应系统的构建始于细粒度建模。当然，你不希望你的生物特征数据被政府完全掌握。因此，我们需要一种更高级别的方法来集成、维护数据所有权和确保安全性。但另一方面，政策制定者需要了解数据、跟踪影响并有足够的信息来制定政策。通过在SIngularityNET生态系统中使用这个开源复杂自适应系统，我们有望实现这一目标。在业界对通用人工智能的不断探索中，人工智能的普及或将成为成败的关键。“
