12月27日，新氦技术沙龙活动第六期圆满结束。作为2019年里的最后一期技术沙龙活动，此次邀请到新氦类脑智能机器视觉实验室主任杨文志博士作为内容分享嘉宾。活动现场，杨文志博士以幽默风趣的方式为大家带来“集群科学：科学与自然的促膝长谈”。（以下杨文志博士简称杨博士）

杨博士首先以题目中的“集群”二字作为切入点进行讲解，他将集群中存在的几种科学研究分成四类并简单描述了对应的研究内容。

杨博士首先展示了成语“乌合之众”并用通俗易懂的方式解释集群的含义。“众”的含义是庞大的数量，就如同生物学中命名为集群的生物群都是以大单位为基础计数，“乌”代表集群中的与群体相比较下显得非常简单的个体，“合”则表示群体之间存在的沟通，“之”意味集群通常情况下都是集体移动的群体。人类也通过效仿集群的现象并将其运用于科学之中来获得某些方面的进一步提升，而集群与科学之间如何做到相互联系的部分将由杨博士娓娓道来。

由集群衍生出了许多研究，“集体行为学”就是其中一种直观表达自然界中群组活动的方式。例如，鸟会模仿身边最近的同伴做同样的事，所以在飞行时会共同往同一个方向移动。

在讲解到“进化博弈论”时，杨博士首先说明进化博弈论与博弈论的主要差别是引入了非理性变异的子群体，并简要说明其进化稳定平衡点的推导，最后提出当地域局限被考虑时，就难以用传统的数学推导，而需要复杂系统的工具来模拟。

复杂系统是一种传统数学无法解释个体之间运动的情况的方法。其中“自我组织”和“涌现”是复杂系统中最重要的现象。比如在拥挤的人潮中，人们会自然的避免与其他行人迎面，同时跟随前方背对自己行走的行人从而形成不同的人流方向。

“集群智能”是从自然界中生物的特性研发产生，Dorigo教授“蚁群算法”的出现在当时引起了较大的轰动，杨博士用案例解释在陌生环境中，蚂蚁通过爬行中留下分泌物的多少来判断最短路径，人类亦是如此，如同鲁迅先生所说“世上本没有路，走的人多了便成了路”。随后，杨博士简单介绍了其他几种集群算法，如“蜂群算法”、“火花算法”和“天牛须算法”。

当所有人的想法行为一致时可称为“同质”，亦是集群智能，然而也必然会有“异质”情况产生，“异质”被淘汰的情况就会变成“进化算法”的过程。杨博士简单介绍了“遗传算法”和“遗传编程”是进化算法中非常重要的一种，同时杨博士介绍了“可进化神经网络”并表示这是目前前沿的发展。

“集群机器人”是集群智能的一个应用方面的热点，尝试以集群的结构来解决困难问题并适应环境变化。而“非严格集群架构的集群机器人”也因实用上的价值成为一个重要发展，如阶层式架构、全局控制、主从关系、异构智能体协同等设计，让分散式计算与集群机器人渐渐脱离了传统集群科学范畴。

在谈论到“人工生命”时，杨博士表示这是一个仍有许多争议的话题。集群的科学是可以包含个体没有智能的现象。其中东京大学教授Ikegami通过将数亿个集群运动的形式聚成一张图片，图片中的现象如同大脑神经元一般。杨博士希望能给到大家更多思考的空间，来探索人工生命中那些对于人类发展价值的存在。

在杨博士的学习科研生涯中，他先后钻研了咨询工程方面的学问，在英国莱斯特大学经济学系求学，为了坚定自己的观点在英国伯明翰大学计算机科学学院攻读博士。他也如同大多数的学者一样经历过许许多多的困难，但正是这一次又一次的碰壁、受挫，使得他就多个理论有了深入理解并且相互融合的机会，他表示正是因为有了这样一个复杂多样的经历使得自己研发有了一个更加明确的方向。现如今杨博士任职于上海新氦类脑智能科技有限公司，在这片筑造梦想的地方他重燃希望朝着自己的目标前进。

在最后的总结中，杨博士认为“集群科学其实对于自然的魔法还未被完全启发”，然而如何在依照自然做相似的启发和完全照抄如印刷般的启发中寻找平衡点是科学研发时最有趣的地方。这就如同现如今十分火热的类脑芯片，“类”即为类似但又不一样的地方，大脑具有老化现象，而类脑则是类似大脑运作但又有区别。杨博士表示在科学研发中如何平衡科学研发与自然之间的模拟程度是有趣且考验研发人员的环节。