面向软件开发的群体智能调控机理科学问题的过程及意义

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面向软件开发的群体智能调控机理科学问题的过程及意义

科研选题是科技工作首先需要解决的问题。 国家自然科学基金委员会（以下简称国家自然科学基金委）高度重视科学问题凝聚工作，面向科学前沿和领域，实施了明确资助方向、健全科学问题凝聚机制等一系列改革措施。国家重大需求。 为总结和宣传中国科学家凝练科学问题的成功经验，启发和赋予科研人员理念和方法信心，引导科技界更加自觉地探索和应用科学方法，不断提高能力和水平浓缩科学问题、自然科学 国家自然科学基金委员会组织浓缩科学问题的案例汇编。

案例取材于科研人员发现问题、凝聚方向、勇敢攀登的心路历程。 由国家自然科学基金委员会各科学部门工作人员在科研人员的研究和实践的基础上形成，并通过小型同行评审和大型同行评审进一步评审。 为提高科学性和可读性，共形成81个浓缩科学问题案例。 以下是其中一个案例，可供参考。

软件开发的群体智能管控机制

浓缩科学问题的过程和意义

1.探索科学问题的过程

互联网为人类个体之间的交互和协作提供了新的基础设施，并促进了以开源软件、众包软件和应用程序商店为代表的新的社会和群体软件开发实践的出现和持续发展。 它为软件开发方法的创新发展带来了新的机遇。 如何认识并有效利用互联网软件开发成功实践背后的规律和机制软件开发，在互联网环境下开发新的软件开发方法，进一步提高软件开发活动的规模、质量和效率，已成为一个具有重要价值的挑战性问题。 。 能否有效利用互联网社会的智慧和能力进行软件开发，也成为互联网环境下国家科技实力和软实力的重要标志。

成功的互联网软件开发实践突破了传统软件开发的管理瓶颈，展现了开发者群体良好的可扩展性。 通过比较传统软件开发与互联网软件开发，可以发现两者的关键区别在于如何管理或组织开发者群体：传统软件开发主要采用传统的分层集中管理方式； 互联网软件开发使用基于一种更加去中心化的方式组织互联网。

互联网在催生新的软件开发模式的同时，也催生了许多新的群体智能（）现象。 互联网突破了物理空间对群体聚集的时间和空间限制，为群体智能的出现提供了跨时空、高度可扩展的网络空间。 这些针对不同领域问题的互联网群体智能现象体现了鲜明的共同特征：开放的、大规模的人类群体以互联网为基础，通过个体之间直接或间接的互动以及大量个体行为的汇聚和整合，为特定的目标而出现。问题。 有效的解决方案。 同时也可以看出，成功的互联网软件开发实践也在一定程度上表现出上述特征。 然而，由于软件开发是典型的高度复杂的社会技术协同进化过程，目前成功的互联网软件开发实践仍处于群体智能的原始形式。

这些互联网群体智能现象为人类群体展示了通过群体智能解决现实世界问题的可能性，并提出了一个更深层次的问题：群体智能现象背后是否存在一个通用的基本原理，允许人们利用这个基本原理？ 设计更高效的人工群体智能（AI）系统的原则，为人类目前无法解决或无法有效解决的问题找到新的解决方案。 特别是能否构建面向软件开发问题的人工智能群体智能系统，有效克服个体开发者软件开发的本质困难。 其中包含的核心科学问题之一是“软件开发的群体智能控制机制”。

2.解决本科生科学问题面临的困难

解决这个科学问题存在三个困难。 一是群体智能现象的复杂性。 现有研究主要从自然科学的角度出发，侧重于物理空间中低等生物群体智能现象的观察和解释。 目前尚未完全揭示群体智能的一般规律和机制，更不用说人工群体智能系统的实现了。 施工可控。 其次是软件和软件开发活动的复杂性。 与物理工件的生产相比，软件开发有四个本质困难：复杂性、一致性、可变性和隐形性。 软件工程等学科经过几十年的发展面向软件开发的群体智能调控机理科学问题的过程及意义，仍然无法完全攻克软件开发的本质难点。 第三是群体智能与软件开发相结合的复杂性。 软件具有复杂的逻辑结构。 使用群体智能方法构建软件时面临哪些特殊性？ 如何基于这种特殊性定制和扩展群体智能的一般原理？ 对于这些问题，目前的研究和实践还缺乏系统、深入的认识。

3.本科生科学问题研究过程中的创新点

解决“软件开发的群体智能控制机制”问题的突破点在于如何理解群体智能的基本概念。 群体智能的研究和实践有两种不同的路径：一是物理空间中群体智能现象的研究，主要从自然科学的角度出发，重点研究如何解释和分析已经发生的群体智能现象，探索法律和机制； 二是群体智能系统在网络空间的实践，主要从技术应用的角度出发，重点关注如何解决具体问题，构建能够聚合众多个体智能的群体智能系统。 如何将群体智能的解释性研究与建设性实践有机结合，是理解群体智能一般原理的突破点。

基于上述认识，我们首先做出同构假设，即物理空间和网络空间的群体智能现象存在同构； 然后，通过解构和分析两个空间中典型的群体智能现象，我们识别出它们的共同特征； 然后考察一个空间的共同特征在另一个空间的存在形式； 从而实现“物理空间群体智能现象的解释理论”与“网络空间群体智能系统建设实践”的相互启发和有机衔接，为探索软件开发群体智能控制机制构建清晰的概念框架。

这一科学问题及其研究过程的创新性体现在三个方面。 一是创新视角。 从群体智能视角观察软件开发活动，为理解互联网环境下新的软件开发实践提供了重要的理论基础，进而定位“软件开发的群体智能控制机制”的关键科学问题。 二是创新理念。 我们试图从同构假设出发，为物理空间的自然群体智能现象和网络空间的人工群体智能系统建立统一的框架模型，进而建立群体智能的解释理论与建设性实践之间的相互联系和联系。 反馈桥梁。 三是创新实践。 以统一的群体智能框架模型为指导，针对软件开发、知识图谱构建、群体形态控制等问题，进行了构建人工群体智能系统的探索性实践。

4.研究本科科学问题的意义

这一科学问题的研究意义体现在以下三个方面。

一是探索创新方案，解决软件开发的本质难题。 1987年，软件工程领域的一位知名学者指出了软件开发面临的四个本质困难（复杂性、一致性、可变性和不可见性），然后断言在未来10年里，不会有任何单一技术或管理方法可以将软件的生产力、可靠性或可理解性提高几个数量级。 目前看来，软件开发的本质难点仍将长期存在。 研究软件开发的人群智能控制机制，是“解决互联网环境下软件开发面临的本质困难并提供创新解决方案”的有益尝试，也是一条具有巨大潜力的可行途径。

二是为构建人工群体智能系统解决其他复杂问题提供参考。 明确群体智能的内涵和控制机制，为如何构建人工群体智能系统解决具体问题提供了理论和技术框架参考。

三是探索互联网环境下人类群体组织的新方式。 2005年，列出了125个科学问题，其中第16个问题是“合作行为是如何进化的？” 2021年与上海交通大学联合发布新版125个科学问题，其中“群体智能如何出现”被列为人工智能领域八大科学问题之一。 研究群体智能调控机制的直接目的是保证群体智能的可控涌现，使人工群体智能系统具备基本可构建性，为支持网络空间人类群体协同创新活动提供可行途径。

案例点评

人类社会的本质是一个庞大复杂的适应系统。 大量具有适应能力的个体，通过相互沟通和微观决策，使整个宏观系统快速非线性演化，进而具备一种系统级智能，即群体智能。 在软件开发行业，它已经成为全球7300万开发者的协作工具，而R语言的成功得益于社区用户的积极参与。 如何调动互联网上广大开发者参与软件开发过程，进一步提高软件开发规模、质量和效率，是对提高国家科技实力和软实力具有重要意义的关键科学问题。力量。 本案例在探索科学问题的过程中，敏锐地发现了当前互联网时代软件开发去中心化群体协作的趋势以及群体智能的出现。 并指出软件开发实践仍处于群体智能的原始状态，并凝结了对未来行业发展具有指导意义的一个研究问题“软件开发的群体智能控制机制”。 该案例提出的研究思路具有新颖的视角。 针对互联网软件开发中出现的群体行为，我们从同构假设出发，观察物理空间中的自然群体智能现象和网络空间中的人工群体智能系统现象，并试图建立联系两者的统一理论模型。 ，不仅可以为软件开发中的群体行为提供可解释性，还可以为未来更广泛的去中心化软件开发提供指导，支持网络空间中的人类群体合作活动，实现群体智能的可控涌现。

报案部门：信息科学系二处

案例评审人：南京大学 李宣东

案例评审人：卢伟峰，北京航空航天大学

以上案例内容摘自《凝结科学问题案例》（科学出版社，2023）

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