集智俱乐部

提到机器人，很多人马上联想到了“终结者”、“机器人Wall E”等好莱坞大片营造的机器明星，然而真实的机器人是什么样子的？目前的机器人技术发展到什么程度了？这次，集智俱乐部请来了北大工学院智能控制实验室的谢广明老师给我们介绍机器人技术的历史现状以及未来。

谢广明老师及其所在的智能控制实验室长期从事机器人研究，尤其是在多个体协作机器鱼方面更是独具特色。谢广明老师指导的机器人竞赛代表队——北京大学功夫队多次获得国内国际机器人大赛冠军。
有关谢广明老师的介绍，请参考：
http://www.coe.pku.e<WBR>du.cn/subpaget.asp?i<WBR>d=58

本次讲座内容：

首先简述机器人的发展简史、研究现状和发展方向，介绍北京大学在机器人方面取得的成果，包括在水下仿生机器人和多机器人协作等。然后介绍群体系统及其控制理论的产生背景和研究内容，需要解决的关键问题，强调和其他学科的交叉与结合，包括机器人技术和生命科学等。

注：每人15元饮料费<A onclick=folder() href=”javascript:void(0)” jQuery1272170682109=”30″>(收起)

讲稿下载：http://www.swarmagen<WBR>ts.com/clustering/ro<WBR>bot.pdf
　　机器人视频下载：http://www.swarmagen<WBR>ts.com/clustering/ro<WBR>bot.rar
　　
　　会议纪录：
　　
　　
　　机器人与群体系统
　　
　　主持人：对谢老师的状态和态度很感兴趣。所以请谢老师来讲一下，他在工作当中的体会。
　　首先问一下，大家为什么会对今天的话题感兴趣，来到这里有什么期望？
　　随机请一位男士，一位女士回答这个问题。
　　
　　男士：我是建筑师，在建筑领域，涉及到很多互动的装置，群体系统也成为在建筑中的一个基础，想听听在机器人领域中对群体系统的看法。
　　谢老师：
　　机器人领域中的群体系统主要是从控制方面讲的。不知道不同的领域对群体系统理解是不是不同，也很好奇建筑领域对群体系统是怎样看的，希望可以多交流。
　　
　　女士：想了解一下及现在的应用。（没听清楚）
　　答：前景很好，但是现在没找到突破口。
　　演讲从什么是机器人开始，
　　什么是机器人？
　　没有标准答案，内容不断随着人类世界的发展得到更新充实。
　　
　　谢老师的解释是能自动完成某种功能的人造装置。有三点比较重要：自动，某种功能，装置。比如向左移动10米，或作我的女朋友。
　　
　　可简化的理解为 机器人=电脑+工具 当然也不是很正确。
　　
　　机器人发展简史
　　
　　粗略的分三个阶段 古代机器人，现代机器人，当代机器人
　　
　　机器人这个词出现的不到100年，事物是出现在公元前2世纪，亚历山大时代
　　
　　当代机器人的特点是：
　　可移动，可感知，可决策
　　可思考，可学习，可创新
　　可生殖，可混合
　　
　　智能机器人：自主感觉，思考，决策
　　
　　仿生机器人： 各种各样的仿生。
　　技术特点，典型的拿来主义，依靠各个学科的发展。
　　而且那个专业都可以做，力学，控制，数学等等。
　　
　　机器人这个词的来源1920年捷克斯洛伐克作家卡雷尔•恰佩克根据robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
　　
　　三定律
　　1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”:
　　1机器人不可伤害人，或眼看人将遇害而袖手旁观。
　　2机器人必须服从人的命令。但是，其命令违反第一条规定时可不服从。3机器人必须在不违反第一、二条规定的情况下来保护自己。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
　　
　　控制方面必须要提的一个人，维纳，控制论
　　1948年诺伯特•维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
　　
　　一些例子：
　　1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空。
　　机器狗定义为家庭宠物，虽被抢购一空，在和小孩子互动时产生了很多问题不够结实，速度太慢，当背景出现噪音时，同样的语言很容易分辨不清楚，导致互动比较差。终于在2007年停产。
　　
　　产生盈利的第一款是吸尘器，2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。目前售价是几万块。国内有仿制产品，4，5千块，噪音很大，也做不到记录自己的清理路线。
　　
　　2007年，比尔•盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。机器人领域会复制计算机领域前20年的轨迹。
　　
　　工业机器人，包括军事机器人
　　
　　服务机器人是最大的领域。
　　
　　举了一系列的例子，请参见ppt。
　　
　　机器动物，最初通过在老鼠大脑中埋入电子装置，通过遥控来控制老鼠的行为，山东大学有类似的方式控制鸽子行为的项目。
　　
　　人造装置和生物联系在一起，感觉比较恐怖，在国外还有动物伦理方面的要求。
　　
　　实验室的一些工作的趣事：
　　造机器鱼时，左右摆尾还是比较好处理的，等到做上下摆尾的海豚时，情况却有了意象不到的新变化，会带来重心上下移动的问题，这是之前没有想到的。
　　
　　机器人水球比赛，作为新面孔的北大争取排名的趣事。
　　
　　
　　多机器人协作
　　•机器人技术的重要方向
　　•智能机器人发展的前沿技术
　　•引领人类未来生活新模式
　　•培育机器人新产业革命的一种核心技术
　　
　　多机器人系统
　　•若干个机器人通过合作与协调而完成某一任务的系统
　　•核心技术是协作
　　•不是单个机器人的简单代数相加
　　•作用效果不是单个机器人作用的线性求和
　　•包括一个“线性和”之外的基于个体之间相互作用的增量
　　•相互作用包含两个因素：“协调”与“合作”
　　
　　优点
　　•单个机器人无法完成
　　•任务可以分解并行
　　•更容易设计机器人
　　
　　•鲁棒性强
　　•灵活性强
　　•可靠性高
　　
　　从机器人个体演变为群体都面临什么样子的困难呢？
　　
　　•单个体转变为多个体
　　•单任务转变为多任务
　　•单目标转变为多目标
　　•集中式控制转变为分布式控制
　　•简单系统转变为复杂系统
　　
　　怎样解决这些困难呢？
　　来自自然界的启发，鱼群鸟群的群集行为(Swarm Behavior)：
　　1+1+…+1 >> n
　　•低智能个体高智能群体
　　•局部无序整体有序
　　•自组织系统与涌现行为
　　–局部控制产生整体行为
　　
　　师法自然！
　　•对自然界的群集行为进行建模和分析，得到一般性理论
　　•将一般性理论应用于人工群体系统的设计，比如多机器人系统
　　•方法：建模分析设计
　　
　　群体系统
　　•一般指在一定环境下由大量具有动态演化特征的个体构成的集体，个体之间发生相互影响和相互作用。
　　群体系统的系统行为
　　•基于个体之间的相互参照和影响以及对局部环境的响应而涌现出的群体层面的协调有序的行为。
　　
　　局部的控制产生整体的行为。
　　
　　群体系统的行为解释
　　群体系统的系统行为
　　•基于个体之间的相互参照和影响以及对局部环境的响应而涌现出的群体层面的协调有序的行为。
　　–自组织行为
　　–异步进行
　　–自我维持
　　–涌现
　　
　　
　　群体系统控制理论
　　•对象由没有智能的“无生命”个体变为有一定思考能力的“有生命”个体
　　•对象数量由单一变为多个甚至数量巨大
　　•控制机制由集中式同步控制变为分布式局部异步控制
　　•控制目标由个体性能变为系统整体性能
　　
　　•针对群体系统（新型受控对象），引入可操控个体（新型控制机制），通过对有限个体的行为的控制，实现对群体的系统行为的控制（新型控制指标）。
　　
　　举个蟑螂的例子，蟑螂本身是喜欢阴暗环境，不喜欢处于光亮的环境当中，但是制造一个人造蟑螂，从蟑螂群体中转到光亮处活动，也会有其他的真正的蟑螂跟随。
　　
　　问: 鱼之间怎样协调？实现复杂的运动轨迹
　　
　　答：鱼之间的相互作用仅仅通过简单的规则，采用动力系统的方式完成复杂运动
　　
　　问：现在机器人的发展面临了瓶颈，这个瓶颈的本质是什么？是什么导致了这个瓶颈？
　　答：以他做的机器鱼为例，现在的所造出的仿生的机器人，离现有的实际物体的物理性能差别很大，比如鱼的躯体做了三个关节，而实际上真正的鱼的躯干不只有三个关节，现有的技术条件限制，使所造出来的机器人达不到所模仿的实际物体的实际情况。
　　
　　问：会不会创造一种新型的阿米巴虫，创造出另类的机器人，而不是从仿生的角度考量？
　　答：官方有要求一定要有成果，为了尽快的产生成果，所以仿生的多一些。
　　
　　问：盖茨的预言讲机器人未来会发生很大的变化，那究竟什么样子的改进会引起质的变化？
　　答：他的很多预言是错的，但是是个不错的推广口号。问题，是成本下不来。实验室技术到普及实用又很多工作要做。
　　而且以后的机器人的概念20年之后现在的概念跟现在很不同。比如先进的手机在那时也可以称作机器人。
　　问：私人服务机器人是很大的应用领域，那私人服务机器人和集群之间会有什么的关系？
　　答：机器人将来不一定会和人类分的那么清楚，将来机器人和人会是一个整体，整合在一起。
　　
　　问：对机器人生殖怎么看？机器人自己产生机器人。
　　答：感觉实质性不是很大。
　　冯纽曼早在1940年代就提出了自我复制的元胞自动机的概念。软件还是很容易实现的。硬件方面还不是成熟。自从有了自复制概念，几年之后计算机就病毒实现了。
　　
　　问：有没有研究像变形金刚一类的自动会变形的机器人？有没有这个方向？
　　答：这被称作可重构的机器人，可重构的话，现在有很多人在做，简单的，做不到像变形金刚那样酷。
　　造机器人有两方面的思路，一是来自现实的需要，另一个是仿造现实物体的样子。
　　
　　问：日本和美国机器人的比较，一个是尽量的完善，另一个是让进化。国内是那个方向？
　　答：日本硬件比较强，软件比较弱，美国相反。中国基本是following他们，日本回来的学者就硬件强。美国回来的就软件强。
　　北大是学术方面在走。中国在引领发展还很不够。自豪的是中国有自己的机器人比赛，希望以后的影响会越来越大。
　　问：专业人士怎样看关于机器人的电影？
　　答：很不靠谱，在追求新闻效果，跟实际差很大，很无奈，容易让人感觉在实际工作中拿了很多钱但是好像没产生什么效果，跟电影中差很远，这对这个专业了来说是负面影响。
　　
　　问：群体控制理论，有没有什么理论可以解释由个体的变化导致了整体的改变？
　　答：理论上有结果，但是离实际应用很远。
　　比如， 2条有协作的鱼与四条没有协作鱼进行比赛时，有协作的鱼会获胜。为什么会获胜？没办法推导出原因？
　　实际和理论差很大。
　　
　　问：在机器狗协同踢球时，有没有狗突然疯了，中病毒，变成疯狗。
　　答：这种情况到还没有出现，不过有面临空门，也没有其他的狗阻挡，出现球没有被踢进球门，却被踢出底线的情况。不知为什么。
　　
　　问：在这种情况下，有没有实际记录程序运行过程。答：建议不错，以后可尝试。
　　
　　
　　问，机器狗的软件，多少输入，多少输出。
　　
　　目前只能从颜色标识，
　　自身的感觉，
　　无线网络同办的信息，
　　三方面输入。
　　
　　输出，把自己的位置告知同伴。
　　给电机，处理动作。
　　两方面的输出。
　　问：处理输入的值是串行，还是并行处理。
　　答：采用有限状态集的方式处理。
　　
　　
　　问，从进化的角度来讲，人相对于处在进化的高端，那是不是从比较低等的开始模拟会比较容易一些。
　　答：有个科学家说如果按照这个思路等我到死可能研究不到人类。而且研究类人机器人，现在有很多工作可以做的。
　　
　　问：有没考考虑把这个鱼卖掉，从而产生更多的价值？
　　答：类似的想法很多，但是得脚踏实地的走，比如得当上正教授等等很多现实的考量。
　　
　　问：从您的理解来看，为什么会存在，2足，4足的差别？为什么有的机器人要造成两足的而又的要造成四足的？
　　答：可能与单峰函数，多峰函数有关
　　
　　问：四足的最优点在那里？
　　答：能量的经济性来讲，会好一点，相同的效果最节省能量。
　　问：如果是这样的话，那为什么为人服务的机器人是不是也可以造成四足的？
　　可以但是如果那样的话，价值何在？也得考虑美观的问题。
　　问：工业机器人的发展的好，是因为需求明确。服务类型的机器人要求计算机通用性好，
　　感觉是，通用性很程度上的会存在边界不清楚的问题。有没有自主学习？
　　
　　答：一开始每个个体都一样，在共同任务下会自动分配角色，而且每个个体会根据互动会自动生成自己的实时任务。让计算机具备学习能力在实际过程中难度很大。举个例子，
　　孩子和机器人一起学习走路，孩子很快就学会了，但是及却很久都没学会，这提示给我们的可能是学习也有很重要，但是不是最关键的问题。
　　

    开始时间: 3月6日 周六 14:30
    结束时间: 3月6日 周六 17:00
    地点: 北京 海淀区 三号会所
    （地址路线见http://swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/ ）

    主讲人：黄梓芮（中科院心理所）

    1. 你有过梦魇吗？梦魇是怎么回事？

    2. 是否存在这样一类人：他们由于受到了严重的脑部及躯体创伤，致使失去了对各种感觉刺激的反应。他们无法自主生活，无法进行沟通，无法按照指令进行哪怕是眨眼的运动；但是，他们实际上保留了完好的意识、能够理解语言、理解周围的环境，并可以觉知到自我的存在以及周围的环境？

    3. 应用脑成像技术，人类在植物人研究领域中有哪些重要发现？

    4. 主讲人将结合自己的研究兴趣以及正在进行的研究工作探讨：我们如何科学地定义意识？如何用科学的方法检测一个完全失去自身行为控制能力的“植物人”是否存在着意识？有没有可能利用脑成像技术与他们进行交流？

    费用：参加活动每人15元（含一份饮料）（注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的）

    时间：2010年2月28日，下午2点
    地点：三号会所2号厅
    主持人：胡中民、王钺
    主题：是Stephen Hubell的《The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography》这本书的第二章，以及第四章的一小部分。

    关于此书的介绍，大家可以看看：
http://www.douban.com/subject/1951352/
    下载可以到：
http://www.swarmagents.com/thesis/program/neutraltheory.pdf
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6478206.html

时间：1月17日(周日)下午2点

地点：三号会所小厅（地址路线见 http://swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/  或http://www.douban.com/photos/album/13343561/）

费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的]

主题：Preface中的几个要点：一、生物多样性；二、中性的含义；三、Hubbell生态中性模型概述；四、历史回顾；五、关于Hubbell发表中性理论的故事；六、会后讨论问题。

详情请点击查看 

另外，我们进行了阅读分工，具体如下：第一次，前言、Chap.1: Jake；第二次，Chap.2（胡中民）和Chap.4（王钺）；第三次，Chap.4和Chap.5：王钺；第四次，Chap.6：东方和尚；第五次，Chap.7：郑洁；第六次，Chap.8：Jake；第七次，Chap.10：于海城。计划今后的活动从2月底开始，每两周一次。预计在5月份结束。

注：自由讨论及之后的邮件交流内容丰富精彩，欢迎大家亲临现场及小组邮件来往，共同学行。

    各位好：

    由于很多人在24那天不能参加我们的活动，所以，把第一次读书会的日期推迟一个星期，望大家见谅。具体安排：

    计划在这个周日也就是1月31日下午2点，在三号会所开展读书会《The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography》的第一章，希望各位感兴趣的人准时参加。为了方便统计人数，请有意者给我回邮件。

这次活动的主要内容包括：

1、我带领大家阅读这本书的第一章；

2、对整个读书计划进行讨论；

3、对后续章节进行简单的分工。

各位如果还没有下到这本书的电子版，可以在这里下载：  

http://www.swarmagents.com/thesis/program/neutraltheory.pdf
    http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6478206.html

    另外，给大家推荐一篇关于生态中性理论的中文介绍文章：
    http://www.swarmagents.cn/thesis/detail.asp?id=269

    Jake（jakezj@163.com）

时间：1月17日(周日)下午2点

地点：三号会所小厅（地址路线见 http://swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/  或http://www.douban.com/photos/album/13343561/）

费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的]

主题：
    1) 由 Jake 主持讨论《The Cambridge Handbook of Computational sychology》的ch15. Computational Models of Attention and Cognitive Control （Nicola De Pisapia, Grega Repovs, and Todd S. Braver）
    2) 由 Jake 介绍中性理论，作为热力学与进化论小组读书活动的预热。热力学与进化论小组将在1月底开展新的一轮读书活动，主要读Stephen Hubell的《The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography》这本书（http://www.douban.com/subject/1951352/），计划用6~7次活动时间读完该书大部分章节。由于本组的很多成员对这个主题也很感兴趣，因此Jake会在这次活动上简单介绍相关内容，看大家是否有兴趣进一步深入了解。
    3）讨论AI小组下一期的读书计划。下一期读书会可能要到4月份才能开始，在我们活动的“空窗期”欢迎大家参加热力学与进化论小组的读书活动：）

Jake 活动总结下载

东方隐言：

关键的地方怎么一笔带过，就是“注意”不是因为资源不够之类的原因才会产生的，注意产生的真正原因是我们活在时间中间，因此无论过去未来如何，在同样生活在时间中间的观察者看来，认知系统的所有资源一定是集中在当前的对象上。时间才是“注意”的本质原因。
    这条最关键的东西，您老自己的总结怎么不拿出来重点讲？

Miner补充两点：

1.我们在讨论的时候没有区分
    1）主动的自上而下的注意 VS. 被动的自下而上的注意；
    2）集中注意 VS. 分散注意（注意分配）；
导致有些问题混淆不清，看来以后这种讨论还是得有个基本的问题定义与背景介绍。

2. 在注意的研究中有“认知瓶颈理论”，是说虽然大多数认知加工是并行进行的， 但是中枢执行加工是有瓶颈的并且一些加工是序列的。Jake和东方隐的观点是时间因素导致的序列加工。我后来想了想，还是倾向于从进化的角度看，如果中枢执行加工是完全并行的话，会很容易导致冲突的决策，比如同时想往左且往右，行动或停下，这明显地不利于生存，其结果是完全并行中枢执行加工的生物会灭亡，生存下来的一定有中枢执行序列加工机制。

大家好：
    2010年到了，我们集智俱乐部热力学小组在蛰伏半年的情况下，也要继续活动了。这次，我们要开展新的一轮读书活动，主要读Stephen Hubell的《The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography》这本书，关于此书的介绍，大家可以看看：http://www.douban.com/subject/1951352/

    选择这本书的理由包括：
    1、进化一直是复杂系统中一个长青不衰的主题，此书提出了一种全新的不同于达尔文的新的进化理论，即中性理论，不敢说中性理论可以替代进化论，但至少是对进化论的一个非常重要的补充！
    2、传闻，理论生物学近年来的最重要的进展包括：代谢生态学、生态中性理论。代谢生态学是热力学与进化论小组08年上半年关注的主题，而生态中性理论相比较代谢生态学来说，是一个相对更加完整的理论体系和模型框架。
    3、此书的基本思路是用随机过程（非平衡态统计物理）的理论模型定量研究复杂生态系统，本质上探讨的是大量随机性因素组成的宏观复杂系统的必然规律，因此，中性理论具备扩展到其他各类复杂系统，包括经济系统、社会系统、信息系统的潜力。

    本次读书会计划用6~7次活动时间读完该书大部分章节，将在1月底举行第一次读书会，欢迎有以下背景的朋友踊跃参加：
    1、理论生物学、理论生态学
    2、统计物理
    3、随机过程

    有意参加的朋友可以先加入我们小组的Google邮件列表：
http://groups.google.com/group/ci-entropy/
    或者直接给Jake写信：jakezj@163.com

    时间：2010年1月3日(周日)下午2点

    地点：三号会所小厅（地址路线见
http://swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/   或http://www.douban.com/photos/album/13343561/）。

    费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的]。

    主题：由 01-_-19 和 xudong 主持讨论《The Cambridge Handbook of Computational Psychology》的ch10 & ch23。ch10 Micro-Process Models of Decision Making；ch23 Computational Modeling of Visual Information Processing。

    活动记录：

    活动PPT下载  相关资料下载：抉择的神经机制概述

    Miner言：
    讨论 ch10. Micro-Process Models of Decision Making 时，提到了《怪诞行为学》（http://www.douban.com/subject/3223711/）这本2008年出的行为经济学的书，原书标题是《Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions （可预期的非理性：形成我们决策的背后力量）》，其中很多例子可以作为ch10的补充，并且这本书写得也非常有趣，所以强烈推荐！
    另外，ch10.的第一作者Jerome R. Busemeyer
（http://mypage.iu.edu/~jbusemey/home.html）最近在做量子认知（quantum cognition），对这个主题感兴趣的可以看他的tutorial http://mypage.iu.edu/~jbusemey/quantum/Quantum%20Cognition%20Notes.htm
    讨论 ch23 Computational Modeling of Visual Information Processing 时，提到David Marr（1945-1080）的《视觉计算理论》（http://www.douban.com/subject/3403652/），原书标题是《Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》，1982年出版，1988年中文版出版。Marr在70年代末开始写这本书的时候，认为准备还不够，但是因为他在1978年被诊断出了急性白血病，不得已只好提前动笔，这本书是他的遗著。
    最后感叹一下：北京昨晚下了近几年罕见的大雪，今天出门看到地上厚厚的积雪，就想会不会除了主讲人和我就没人来了，结果非常意外，今天一共来了10人，基本达到读书会的峰值人数，看来雪天比较容易激发大家的学术热情啊 ：）

    清晴言：
    现在总结旭东的那部分，主要记一下大家提的好玩的想法，附赠旭东演讲的大体框架。不准确的地方欢迎大家补充纠正！有意思的地方请尽管发散思路继续讨论！

——————~~我就是传说中的分割线~~——————

    Chapter 10  Micro-Process Models of Decision Making    作者：Jerome R. Busemeyer and Joseph G. Johnson，后面那个是前面那个的学生。Jerome R. Busemeyer 是搞认知建模的，任职于印第安纳大学，是全职教授（full Professor，是这个意思吧？）。他最近出了本书叫Cognitive Modeling。他在搞量子认知，似乎挺好玩的，详见http://mypage.iu.edu/~jbusemey/quantum/Quantum%20Cognition%20Notes.htm。此外，他是个帅大叔，喜欢音乐和运动，会跳舞还会作曲……详见他的个人主页http://mypage.iu.edu/~jbusemey/home.html （那个lu meijuan是他的妻子吗？）

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    框架：
    效用模型：设定一个目标函数，然后最大化之。
    然而现实中存在一些情况，是无法用效应模型解释的，比如：
    1、Allais悖论：效用模型无法解释。（P304）
    2、随机占优：可解释Allais悖论。 。。但是。。。？（P305）
    3、偏好逆转：选择标准不同（比如，同样两张不同概率赢得不同钱数的彩票，白送或者出钱买），选择结果就不同。（P306）
    4、情境依赖的偏好：本来有AB两个选项的时候人们倾向于选A，而当新出现一个选项C的时候就会去选B。（P306）
    情境依赖的偏好可以总结为以下三个效应：
    竞争效应：新出现的C和B的情况差不多，会把选择B的概率分掉一半，使选择A的概率成为相对最高的。
    鲜花绿叶效应：新出现的C明显比A差，这会使人们更倾向于选择A。
    折中效应：每个选项都各有利弊，第三个选项出现后，人们更倾向于选择折中的。新思路：关注决择形成的过程，模拟人的思维方式。新模型：将抉择过程分成一个个Micro-Process，按照这些设定的步骤走，最后会作出选择。（p308）模型详见p312（有图），引入了一个常数sij（ij是下标），体现了不同选项之间的比较，是对以前模型的重要改进。新模型可以解决前面提到的所有悖论，不信可以看p315的表。

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    一些好玩的想法：
    1、人们在得到利益的情况下往往是风险规避的，而面临损失的情况下则是风险偏好的。这种特点有没有可能是自然选择的结果？
    2、抉择这事，其实是很不靠谱的~~或者说，它受很多因素影响，而这些因素中有很多都是难以控制的。不同的价值准则会导致不同的决择对选项不同的表述会影响抉择决策情境会影响决择个人偏好会影响决择……总之，人抉择的时候是不完全理性的，所以建一个能解决所有问题的决择模型是很难的。Miner推荐一本书：《怪诞行为学》，里面有很多人在经济生活中“非理性抉择”的案例，（据Miner说）挺有意思的。豆瓣 http://www.douban.com/subject/3223711/
    3、在说情境依赖的偏好的时候，Miner提出了“捆绑销售效应”：只要是有“附赠”的商品都会比较受欢迎，虽然多数时候赠品可能并不是人们所需要的，价格也不一定便宜。
    4 、和尚说的：集体相亲的时候，一般那些平庸的人最容易被看上，而一对一相亲的时候，那些优秀的人更容易被看上。首先，真的是这样吗？和尚说这是他多年观察的结果，不过大家都觉得很不可思议。就算是真的吧，可是该怎么解释呢？
    5、还是Miner提的：0 和 1（100%）对抉择的影响非同一般。比如，从0.1降到0 和从0.5降到0.4在感觉上是不一样的，后者是数量的差别，前者是有和无的差别；同理，从0.9升到1 和从0.5升到0.6的感觉也是不一样的。（我理解的对吗？）这该如何解释？
    6、根据Tversky等人的观点，人在不确定条件下的经济抉择会表现出“胜者全拿”的S形选择曲线，我老板证明这条曲线对于果蝇来说同样适用。关于s形曲线详见附件，那是我师兄张柯的毕业论文的一部分；对果蝇抉择感兴趣的可以Google一下这篇文章 Choice behavior of Drosophila facing contradictory visual cues

——————我分割的不是文章，是寂寞！——————

    附记：今天下了一天鹅毛大雪，可是大家热情高涨，到场人数多达10人。东方和尚也来了，真是意外惊喜。已经很久没听到旭东的演讲，很久没听到和尚的神侃了，今天听到，感觉特别亲切。。。。下雪真TM冷！所以，今天就总结到这，我讲的那部分以后再说吧。

    顺便祝大家在新的一年里更上一层楼！

    对于清晴的一些提问，Miner又言：
    查了一下行为经济学（Behavioral economics）中的 prospect theory （前景理论） ，似乎可以解释这个现象：
    prospect theory 认为：
    “人在不确定条件下的决策选择，取决于结果与展望（预期、设想）的比较而非结果本身。即，人在决策时会在心理预设一个参考标准，并以标准为参照点来衡量结果”。
    “人总是厌恶损失（loss aversion) ：损失结果对应价值的绝对值，比同等获利结果对应价值的绝对值更大。”
    “确定性效应(Certainty Effect)：和确定性的结果相比个人会低估概率性结果。”因为花1元和5元都是相对免费参照下的损失，5元降到4元依然是损失，但1元降到0就没有损失了50%升到60%依然是不确定，90%升到100%是从不确定变为确定，感觉也就不一样了。人喜欢确定性大概也是因为厌恶损失吧。
    那么人为什么会厌恶损失呢？查到这段：
    “2007年1月26日，波达瑞克、福克斯和他们的同事塞布丽娜・M・汤姆（Sabrina M. Tom）、克里斯托弗・崔普（Christopher Trepel）在《科学》杂志上发表了名为《风险决策中损失厌恶的神经基础》（The Neural Basis of Loss Aversion in Decision-Making under Risk）的论文，公布了功能磁共振成像研究的成果。在实验中，他们要求实验对象对一个输赢几率各占50％的博彩项目进行选择。结果显示，当盈利几率上升时，中脑边缘和中脑皮层多巴胺系统的活动就会增加，当损失几率上升时，这一奖励敏感区域的活动就会下降。有意思的是，损失感和盈利感都是由相同的脑结构――腹内侧前额皮层（ventromedial prefrontal cortex）和腹侧纹体（ventral striatum）负责的，前者关系到决策和了解奖惩机制，后者则涉及学习、动机和奖励。因此，损失厌恶程度个体差异的决定因素是：大脑中因为损失而被关闭的区域，比大脑中因为盈利被激活的区域大多少。”
    如果损失厌恶是由神经机制决定的，那么这样的神经机制应该是在进化中形成的。
    下面这篇文章讨论了类似的问题：
    Kenrick, D.T., Griskevicius, V., Sundie, J.M., Li, N.P., Li. Y.J., & Neuberg, S.L. (2009). Deep rationality: The evolutionary economics of decision making. Social Cognition, 27, 764-785 (special issue on the rationality debate)。其中第一作者写了篇blog “Deep Rationality: Evolutionary psychology meets behavioral economics” (http://www.psychologytoday.com/blog/sex-murder-and-the-meaning-life/200911/deep-rationality)。
    再考虑到行为经济学受启于AI奠基人之一Herbert Simon的“有限理性（Bounded rationality ）”模型，prospect theory （前景理论）是认知心理学家提出来的，所有这些学科都可以串起来了啊：进化心理学（决策策略的形成）、认知神经心理学（定位决策功能区）、认知神经科学（决策的神经活动）、认知心理学（决策心理表现）、计算心理学（用计算模型建模决策过程）、行为经济学（经济决策）、AI（用启发式求解问题），太有意思了~~

    Pen言：
    不同点上，增量的效果不一样，如果是和当前位置相关的，描述成这样：dy/y = -adx，这个式子的解就是y= exp(-ax)， Fermi-Dirac分布函数f(E) = 1/( exp(-a(E-E0)) + 1) ，这个形式和S函数一样的。
    当 exp(-a(E-E0)) >> 1, 就近似成：f(E)= exp(-a(E-E0)) 。
    Miner提到关闭区和激活区域的比例，我想可能神经元有类似费米子的统计关系，激活区域的变化率如果和当前激活区域的面积或数量相关，可能就自动冒出个S函数来。
    解释：费米-狄拉克统计
    http://en.wikipedia.org/wiki/Fermi%E2%80%93Dirac_statistics
    解释：经典的玻尔滋蔓统计
    http://en.wikipedia.org/wiki/Boltzmann_statistics

    Jake言：
    我在2005年左右读博士的时候，曾一度相当关注过行为经济学、决策等理论。最先进入眼帘的是Payne的Adaptive Decision Making理论（我们这次读书会有提过他老人家），即他认为决策过程是寻求效用最优和努力之间的一种权衡。后来沿着这条路下来，了解了Kannehmann和Tversky的Prospect理论，才知道Kannehmann和Smith在2002年获得了诺贝尔经济学奖，而且据说是第一次把此奖项授给非主流经济学人士。后来发现，其实诺贝尔奖是相当保守的，因为Kannehmann等人的研究是早在70、80年代就开始了，而且试验经济学之父Smith都已经去世了。果蝇小姐师兄所做工作的价值也就在用实验验证了Kannehmann等人提出的Prospect理论的损失曲线，所以能上Science。

最近，神经经济学非常火爆，很多人试图为那些非传统决策理论、博弈论找出神经科学的基础。不仅仅是厌恶风险，还包括利他性，有一本书叫做《走向统一的社会科学》http://www.douban.com/subject/1444034/ 则介绍了Santa Fe Institute一批人试图为人类的互惠理他行为找到更坚实的基础，包括神经科学基础。所以，从行为经济学下来，这一个派系的研究正处于高热期。 

但是，我个人对这个方向的研究并不真正看好，所以，后来放弃了对此方向的追踪。原因就是，此方向有很强烈的“还原论”倾向，包括试图把人类一切行为归结为神经细胞的冲动。另外，更重要的是，此类研究忽视了从微观到宏观的过程。他们把注意力过度放在单独经济人的决策行为上，而没有考察（或者至少是很少关注）这类决策行为在本质上如何影响大量个体构成的宏观经济系统。个体决策的很多反常行为究竟如何影响宏观经济系统？理他主义在宏观上究竟怎样与利己主义有着显著的不同？

然而，我欣喜地发现，其实老外中也有一部分人认识到了这一点，并开始作出积极努力的行动。这就是Quantum Decision Theory，Quantum Game Theory等等一系列新兴学科。大家不要一看到Quantum这个词就想到微观的原子、分子。数学伟大的地方就在于微观基本对象可以非常不同，因此Quantum在这里是指一种数学，它也可以描述人。所以，人类行为上的反理性和利他性等因素有可能就体现为宏观上的量子概率表现而非经典概率表现。这样，那些微观的行为学研究就跟宏观联系起来了，而这种联系恰恰是我这两年研究生物进化中看到的东西（记得我前年就开始大谈复数概率，而那时候我并不知道还有量子决策这门学科）。

    时间: 12月27日 周日 14:30-17:30

    地点: 北京 海淀区三号会所（北三环联想桥西北青云公司内）（地址路线见 http: //swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/ 或http://www.douban.com/photos/album/13343561/）。

    费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的]。

    介绍：自从诞生之日起，互联网（Internet）就以惊人的速度迅猛地发展起来，如今已经成长为一个复杂性堪与人脑相比的庞大网络。
    作为网络的设计者，我们试图通过制定协议对众多节点的行为进行规范和调节，这种协调的企图何时可以成功地促成合作的默契？而何时又将遭遇到意想不到的问题？本讲座将从博弈论的基本概念出发，与各位一起对网络中复杂的协调与合作行为进行思考。

    主讲人：王钺，任教于清华大学电子工程系，现主要从事数据融合领域的研究。在有限的研究生涯中先后涉猎过网络技术、控制技术、信号处理、信息处理等诸多领域，均无建树。但却因研究中的一系列偶然，扩展出对经济学、心理学甚至建筑设计的广泛兴趣。基于这样一种杂乱的知识背景，对学科交叉格外关注。交叉产生出复杂丰富的现象，提供了一类特殊的、可供反复玩味的思辨对象。

    豆瓣活动主页：http://www.douban.com/event/11379595/

    演讲稿下载  录音1 录音2

    时间：12月20日(周日)下午2点

    地点：三号会所小厅（地址路线见http://swarmagents.scinese.com/三号会所介绍/  或http://www.douban.com/photos/album/13343561/）。

    费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的]。

    主题： 由 Miner 主持讨论《The Cambridge Handbook of Computational Psychology》的第六章，即Ch.6 Constraints in Cognitive Architectures  (Niels A. Taatgen and John R. Anderson) 。
补充阅读：Ch.20 Models of Scientific Explanation。
另外，哪位有时间看看 ACT-R （http://act-r.psy.cmu.edu/）？到时给大家讲一下？
为了使讨论更有成效，请诸位参加者事先阅读这一章，至少要浏览一遍，电子版可从Google group的页面(http://groups.google.com/group/swarmagents_ai/files)下载。

    读书讨论
Miner言：
基本的感觉是目前的认知架构、计算模型还处在比较初级的阶段，离其最终目标“构建出一个把认知心理学中的各种零碎理论综合起来的具有普适意义的统一认知理论”还有很长的路要走，不过也因此有许许多多好玩的问题等待被解决 ：）
待更新。

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