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　　在執(zhí)行聯(lián)合任務(wù)時，機器人之間可以保持著不間斷的通訊，比如“我通過了一扇門，正向右轉(zhuǎn)90度”，“前進(jìn)兩英尺，我遇到一堵墻，正右轉(zhuǎn)90度”，“前進(jìn)4英尺，我遇到一堵墻”……這樣它們能同時掌握事件的最新進(jìn)展。當(dāng)然，計算機能毫無困難地把大量信息歸檔存儲，需要時立即調(diào)出來，判斷出當(dāng)下情況，但對人類來說，這樣連串密集的數(shù)據(jù)會讓人瘋掉。

　　在前不久召開的美國人工智能發(fā)展協(xié)會年會上，麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）研究人員提出了一種模擬機器人合作的新方法，能使所需的通訊量減少60%。新模型讓設(shè)計人與機器人合作系統(tǒng)變得更容易，比如打造出一支人機合作的應(yīng)急救援隊伍。

　　降低多智能體系統(tǒng)通訊成本

　　在計算機術(shù)語中，多智能體系統(tǒng)（Multiagent System）是自主智能體（電子的或非電子的）之間能實現(xiàn)任意協(xié)作的系統(tǒng)。每個主體既要能運行一個反映它所認(rèn)知的世界當(dāng)前狀態(tài)的模型，即機器人世界觀，還要能運行其他任何一個機器人的世界觀模型。在模型精確性概率中，機器人本身也是需要考慮的因素，它們必須以這些概率為基礎(chǔ)，決定是否改變自己的行為。

　　模擬多智能體系統(tǒng)的方法稱為Dec- POMDP（分布式部分可觀測馬爾可夫決策過程）。Dec-POMDP系統(tǒng)包括多種不確定性，要考慮隊伍中某一個機器人的世界觀是否正確，它對伙伴世界觀的判斷是否正確，還要考慮它采取的任何一項行動能否成功。比如，機器人原計劃向前移動20英尺，卻發(fā)現(xiàn)橫向吹來的風(fēng)把自己吹得偏移了路線。如果一個機器人決定發(fā)布一條新信息，會迫使同伴也更新自己的模型，在整體中攪起新一輪的不確定性。如果這一信息并非必要的，就只會造成嚴(yán)重滯緩而達(dá)不到任何目的。

　　一般情況下，Dec-POMDP系統(tǒng)會對環(huán)境情況做一些先驗假設(shè)，讓機器人在這些假設(shè)的基礎(chǔ)上行動。但緊急反應(yīng)系統(tǒng)不能先做假設(shè)，因為救援隊通常要進(jìn)入不熟悉的環(huán)境，最好的先驗知識也不管用。而且緊急救援要對環(huán)境有全局性掌握，算出一套多機器人方案極為耗時。研究人員的設(shè)計是，讓系統(tǒng)忽略行動效果的不確定性，假設(shè)無論一個機器人打算做什么，它都會去做。

　　協(xié)調(diào)個體行動使整體最優(yōu)化

　　當(dāng)機器人接到一條新信息，比如某建筑物內(nèi)一條通道被封閉了，它有3個選擇：一是忽視這條信息；二是采納它但不發(fā)布出去；三是采納并發(fā)布該信息——每個選擇都有優(yōu)點和相應(yīng)的通訊成本。如果機器人把新信息納入自己的世界觀模型但不發(fā)出去，也會產(chǎn)生成本，即對同伴來說，要判斷它的世界觀會更困難。對于每個機器人獲得的每條新信息，新系統(tǒng)會根據(jù)它們的世界模型、它們對伙伴行為的預(yù)期、更有效地完成共同目標(biāo)的可能性等，進(jìn)行成本—效益分析。