最近，SingularityNET公司CEO Ben Goertzel博士決定召開COVID-19峰會，邀請AI與數據科學研究者群體中的資深人士，希望他們與流行病學家、一線醫護人員以及決策者們一道，探討目前抗疫保衛戰的最新態勢以及應對未來挑戰的期望與思路。

此次峰會的一大主題，就是討論如何利用復雜的系統模型(例如基于代理的模型)為政策制定提供信息。盡管已經從SARS以及MERS等以往傳染病事件中積累到不少經驗，但在這場疫情大流行當中，來自世界各地的決策者們仍普遍表示自己無法及時獲取必要的應對信息。

而高復雜度自適應系統能夠將人工智能與基于代理的模型相結合，幫助決策者帶來前所未有的新能力，同時顯著提升決策制定流程的透明度。

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Ben Goertzel博士

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Deborah Duong博士

考慮到本次討論主題的硬核技術屬性，Rejuve公司AI開發主管兼SingularityNET網絡分析主管Deborah Duong博士在演講當中解釋了基于代理的模型與人工智能相結合的具體實現方式，以及由此可以給決策者及其他抗疫專業人士帶來的信息支持。

具體來講，為了就可能顛覆現代文明社會核心結構的下一波疫情流行或者其他重大災難做好準備，我們需要一套復雜的自適應系統作為信息樞紐。

復雜自適應系統能夠為我們勾勒出整體態勢

所謂復雜自適應系統，是指能夠將人工智能的力量與基于代理的模擬方案相結合的系統，其將從根本上改變我們分析數據的方式。

Duong博士指出，“復雜自適應系統是指那些整體效能大于各部分之和的系統。我們能夠借此從宏觀上了解關于各組成部分的信息，而各個部分也將適應并改變整體態勢。以此為基礎，我們將得以在微觀與宏觀之間實現交互。”

例如，以COVID-19疫情大流行為例，早在制定社交隔離政策之前，世界上某些地區的居民就已經開始佩戴口罩以防止疾病傳播。換言之，他們自發地改變了自己在公共場合的行為習慣。這正是個體在改變自己與周遭環境的微互動方式。而在宏觀層面上，由于這些個人行為的轉變，世界上某些地區及政府得以更從容地遏制COVID-19疫情。而且在早期行動者們的推動下，其他民眾也更容易接受并遵守社交隔離政策。最終，微觀與宏觀的相互作用共同成就了良好的社交隔離回饋。

Duong博士還表示，“光靠數據有時候并不足以解決問題，但必須承認的是，數據與模式能夠為政策制定帶來啟發。如果我們高度關注數據的處理方式，就可以利用復雜自適應系統分析空間數據與概念性數據中的模式，并借此完善政策成效。”

受到Michael Snyder博士收集并測量自身健康數據以分析人體炎癥反應的啟發，Duong博士和她的團隊利用異常檢測算法以分析可穿戴設備傳出的信號，并采用Rejuve開發的應用程序收集到此次疫情流行中的大量個體反應。這些數據激發了她修改Ben Goertzel博士專為SingularityNET開發的“復雜自適應系統”的熱情，希望在設計層面充分適應抗擊COVID-19疫情的需要。

Duong博士解釋道，“在COVID-19大流行期間，醫療保健工作者與其他普通勞動者仍然需要正常工作。即使他們正確佩戴口罩與手套，傳染風險也仍然存在。因此，他們應當掌握關于自身健康以及工作場所病例分布的更多信息，引導他們做出明智的出行決定。如果可以及時使用可穿戴設備，這些產品將在他們進入高風險區域前發出提醒，或者是在他們可能遭受感染時提前與家人保持隔離。”

復雜自適應系統還有望幫助我們從已感染及未感染人群之間的交互數據當中，找出“COVID-19的數據簽名”。

利用人工智能與因果推理發現的種種模式，將幫助我們識別出符合定義的概念性群體，并根據社會背景完成數據分析。

數據所有權、隱私與安全

目前，媒體在監督AI系統隱私、數據所有權以及安全性等方面表現得相當出色。我們可以構建起一套復雜自適應系統，確保每位民眾都切實具備數據所有權、隱私與安全保障。與此同時，利用具備因果推理能力的人工智能方案，我們則可建立決策網絡并及時向決策者提供信息支持。正如馬爾可夫決策流程一樣，我們可以在模擬場景中進行數據建模。只要一定比例的人口使用可穿戴設備，我們就能收集到制定準確政策所必需的最低數據量。

Duong博士表示，“如果我們擁有一臺完全安全(經過加密)的自有可穿戴設備，并由AI負責發現決策模式而非識別個人身份，那么該設備即可及時將風險通報給佩戴者，并賦予他們自主決定的權利。與此同時，政策制定者則能夠從個人決策中獲取更多情報，據此出臺符合民眾判斷的抗疫策略。”

細微差別，將決定政策的質量與成敗

由于現有統計方法過于寬泛再加上方法層面的不確定性，決策者們在此次疫情流行期間制定的應對策略，往往無法兼顧細微層面的具體差別。

更重要的是，在制定社交隔離或出行政策時，某些特殊人群可能需要采取適合自己的針對性引導。

舉例來說，在政策制定者要求人們進行社交隔離時，民眾可能會問所謂的“社交隔離”或者說距離保持具體是多遠?1米，還是2米?

在醫院中，醫護人員一直在與病毒傳播進行艱苦斗爭。更殘酷的是，很多護理人員為了維持生計而不得不在多家醫院之間往來奔波，這就帶來了病毒在不同醫院間傳播的隱患。

Duong博士指出，“在復雜自適應系統當中，系統能夠適應這些情況，并針對細微差別做出及時響應。政策制定者不僅可以為使用可穿戴設備的人們提供單獨的建議，同時也能快速意識到細微差別對于整體系統乃至整個社會的影響。如果存在大量往來于多家醫院的兼職護士，就必須出臺相應的政策以避免他們在不同醫院之間傳播病毒。”

核心優勢

使用復雜自適應系統分析Rejuve/COVID-19應用數據的核心優勢，在于“讓拉低病例曲線回歸真實意義”。實際上，疫情流行期間很多人對于“拉低病例曲線”都存在誤解，以為只要推行社交隔離措施，感染人數就會減少。而事實并非如此。

可穿戴設備模擬視圖

受感染及因疫情死亡的總人數仍將保持不變，只是整個爆發過程會更加平緩，幫助我們的醫療系統更從容地應對一批又一批感染病例。

另一方面，如果能夠在疫情流行期間引入復雜自適應系統提供的策略，也許真的可以控制峰值部分從而真正“拉低曲線”。

可穿戴設備模擬視圖2