分布式人工智能，未来大有可为！
分布式人工智能初创于20 世纪70 年代，是一个快速发展的研究领域。
在过去的二十年内，它从分布式规划和优化到智能体之间的竞争和合作学习，以及在现实世界中的应用，都取得了令人欣喜的进展。有很多优秀的学者在从事这个领域的研究，AAMAS 会议也成为人工智能领域的顶级会议。
这二十年的发展可大致分为两个阶段：
前十年研究者主要关注的是分布式规划和优化，以及拍卖和博弈均衡的求解；
而后十年，随着深度学习的兴起，分布式人工智能转向智能体的学习方面，其中包括单智能体和多智能体的强化学习，以及基于模型的强化学习。
其中最为人们所熟知的进展是2016年DeepMind的研究者开发出的AlphaGo程序击败了人类棋手，2017 年卡耐基梅隆大学的Tuomas Sandholm 教授团队开发的Libratus 在二人无限下注的德州扑克上打败人类职业玩家，以及2019 年（仍旧是）DeepMind 的研究者开发出的AlphaStar 在星际争霸II 游戏中打败职业人类玩家。
分布式人工智能领域仍然处在蓬勃发展中，相关的技术和应用层出不穷。
未来的分布式人工智能发展可能集中在：
第一，更复杂和更大规模的分布式人工智能问题的研究和解决。
我们的世界包含着许多超大规模的分布式系统，比如一个城市的所有红绿灯系统，协调城市的所有车辆避免交通堵塞。
这些超大规模的分布式系统普遍且重要，而如今人们对此的解决方案大多还是经验性的。
在未来的研究中，人们会更多地关注超大规模的分布式系统。大规模分布式系统为分布式人工智能带来的一大挑战就是其可能出现的状态和可能采取的决策都随着系统规模呈指数级增长，如何找到最优或者有效的策略是极度困难的。为了应对这个挑战，研究者也提出了相关方法来应对！
第二，分布式人工智能的安全性、鲁棒性和泛化性，这将极大地促进人们对于分布式人工智能问题的理解。
利用算法来指导现实世界中的决策能够提升效率和表现，但同时带来了一些担忧，尤其是以深度学习和深度神经网络为基础的算法，其对于现实世界中可能存在的扰动、不确定性甚至蓄意的攻击都可能带来可怕的后果。
许多研究表明，深度学习模型对扰动是不够鲁棒的，所以当下研究的一大热点是提升算法的鲁棒性和安全性，让它们能够在不确定性甚至对抗性的决策环境中都能够做出相对较好的决策。
第三，分布式人工智能的可解释性，这将使得人类能够理解算法的决策，为分布式人工智能的落地减少障碍。
基于深度学习的分布式人工智能方法虽然在许多问题上带来了令人兴奋的进展，但是深度学习的“黑箱”性质也对研究者提出了增加模型可解释性的要求。
可解释性指算法在得到决策的同时，应当解释为什么做这种决策，这对于算法应用在现实世界中，尤其是有人合作参与或者监督的场景下至关重要。
为解决算法决策的可解释性问题，研究者在模型中引入了因果推断模型和表征学习模型来对决策所依据的表征进行表示，让人们能够理解算法做出的决策。
分布式人工智能领域依然在蓬勃发展中，未来可期，如果你也想要进入这一领域，更深入地了解学习，那么一本能够涵盖该领域相关重要进展的图书一定会对你大有裨益。
《分布式人工智能》一书全面探讨了分布式人工智能理论、算法与实践，集结业界一级专家经验智慧，并配套免费教学视频，能够帮你从0到1领略分布式人工智能之美！
本书既适合相关从业者学习，也适合作为本领域研究者的案头参考。
本书从五个方面介绍分布式人工智能的基础知识以及相关进展，分别是：
第一部分，分布式人工智能简介，其中包含第1 章概述，该部分重点回顾了分布式人工智能的发展历程，并对现存的研究挑战和研究热点做了总览；
第二部分，分布式规划与优化，其中包含第2 章分布式规划和第3 章分布式约束优化，该部分主要阐述利用经典方法如混合整数线性规划和搜索方法进行的分布式规划和优化；
第三部分，多智能体博弈，其中包含第4 章纳什均衡求解、第5 章机制设计、第6 章合作博弈与社会选择，以及第7 章博弈学习，该部分针对多智能体之间的竞争，涵盖了包括传统优化和学习方法在内的均衡求解和机制设计；
第四部分，多智能体学习，其中包含第8章单智能体强化学习、第9章基于模型的强化学习、第10 章多智能体合作学习、第11 章多智能体竞争学习，该部分主要关注单智能体和多智能体之间的强化学习，尤其是深度强化学习方法；
第五部分，分布式人工智能应用，其中包含第12章安全博弈和第13章社交网络中的机制设计。
由于分布式人工智能领域仍然处在蓬勃发展中，因此书中也提供了研究者对于分布式人工智能发展的相关预测，以供读者深入了解、学习。
分布式人工智能作为解决复杂学习和决策的方法，在处理大规模计算问题上有独特的优势，并在社会实践中应用广泛，像电子商务、交易行为、游戏、安防、机制选择等，背后均离不开它的支持。
本书集结业界一流学者专家的研究经验智慧，全面阐述分布式人工智能领域的各层次问题，使读者能对本领域有系统的认识，并阐述了前沿的话题，帮助读者深入理解分布式人工智能的未来趋势。
本书是目前国内本领域唯一的著作，既可作为相关从业者的案头参考，也可作为入门者起步的学习手册。
分布式人工智能主要研究多智能体的协同行为和问题求解。本书介绍该领域算法博弈论、分布式问题求解、多智能体规划、多智能体学习等方面的最新研究成果和进展，指出当前研究热点和挑战。作者均是国际上活跃于该领域的年轻学者。该书文笔精练、公式推导严谨、参考文献翔实，是一本极有参考价值的好书。
——史忠植 中国科学院计算技术研究所研究员，中国计算机学会会士，中国人工智能学会会士
近年来，人工智能得以突飞猛进的发展。人工智能通过人类社会获取的知识，让机器模拟甚至超过人类的表现。然而，人类社会是由千千万万个相互连接的个体和群体组成的，其本质是分布式的。
本书从智能体、博弈论、分布式决策和机器学习等多项基础技术出发，全面描述了分布式人工智能的发展路径和前瞻未来。本书的作者是分布式人工智能领域的顶级专家，有丰富的产学研背景和经验，同时又是顶尖大学的教授，把复杂的技术用明晰的方式娓娓道来。 本书是本领域不可多得的好书，对于资深的研究者或者初入门的学生，我都强烈建议阅读。
——杨强 加拿大皇家科学院和加拿大工程院院士，国际人工智能联合会理事会前主席，中国人工智能学会副理事长
分布式人工智能是人工智能中的重要研究领域。本书由长期从事该方面研究、曾担任顶级国际会议AAMAS程序委员会主席的安波教授领衔撰写，较为全面地覆盖了从单智能体到多智能体、从学习到机制设计等方向，内容丰富，值得期待。
——周志华 南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长，欧洲科学院院士，ACM/AAAI/IEEE Fellow
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