认知物联网：挑战与解决方案

# 认知物联网：挑战与解决方案 ## 1. 认知物联网面临的挑战概述 认知物联网（CIoT）在发展过程中面临着诸多挑战，这些挑战涵盖了从问题识别到机器选择等多个方面。以下是主要挑战的列表： - 问题识别与表述 - 能源消耗与环境污染 - 可解释系统 - 分层与扁平合作方法 - 架构设计 - 安全 - 道德、隐私与责任 - 启发式模型 - 可预测性与可控性 - 安全与信任 - 语义与通信 - 机器选择 ## 2. 问题识别与表述 思维能力是认知系统的主要能力之一，CIoT继承了设计思维机器的挑战。问题识别与表述是自主组织物联网的基本问题，例如，CIoT系统应能自动检测性能下降背后的问题并部署解决方案。分析复杂结构如CIoT可采用以下三种方法： - 自上而下（正向工程） - 自下而上（逆向工程） - 混合（正向与逆向工程结合） 近年来，基于知识的系统受到关注，如Cyc项目，可将问题事实插入知识库，用推理引擎提取新问题。目前，CIoT领域缺乏自组织识别和表述问题的通用框架，多数现有框架采用自下而上的方法，因为自上而下的方法在不同领域寻找问题会带来挑战。作为一种强大的策略，遗传算法可用于创建功能齐全的认知系统。 ## 3. 能源消耗与环境污染 许多智能系统需要大量数据和处理能力，现有计算机执行智能算法会导致高能耗和环境污染。在认知系统中，由于涉及许多学习算法，这些问题更为关键。在基于云、雾和边缘计算的CIoT架构中，高能耗问题仍然存在，只是从设备转移到了CIoT生态系统的其他部分。 高能耗问题不仅与学习元素有关，还与CIoT的规模增长有关。此外，物联网设备使用多种射频通信，其副作用尚不明确。以下是一些解决方案： - **硬件方面**：使用能量收集技术（热、光和波）收集学习过程中设备浪费的能量。 - **软件方面**：以客户端/服务器或点对点方式共享文件（模型），利用迁移学习理论，还可使用区块链技术安全地共享知识。 ## 4. 可解释系统 可解释系统是指其选定行动背后的原因能被人类理解或解释的系统。在人工智能领域，设计可解释系统是一项挑战，CIoT继承了这一挑战。在CIoT生态系统中，机器会做出许多决策，因此可解释系统很有用。以下是一些应用案例： - 农业物联网中使用可解释的人工智能方法，采用可解释的模糊规则系统。 - 医疗保健框架中应用可解释的人工智能对抗类似COVID - 19的大流行。 - 利用可解释的人工智能构建基于物联网的认知城市。 随着CIoT的普及和人类角色的消失，认知系统将在核心做出许多决策，因此理解每个决策背后的原因至关重要，在医疗保健等应用中尤为具有挑战性。 ## 5. 分层与扁平合作方法 CIoT从物联网和认知系统继承了分层与扁平合作设计的挑战，可从以下两个角度进行研究： ### 5.1 物联网设计角度 - 网络节点间的分层合作使客户端 - 服务器架构演变为云、雾和边缘生态系统。 - 网络节点间的扁平合作使点对点系统演变为区块链系统，这种生态系统可能比分层方法更具可扩展性。 ### 5.2 认知系统设计角度 - 代理间的分层合作可组织多级认知系统以处理环境复杂性，深度学习可归类为此方法的结果。 - 扁平合作可组织单层认知系统，处理更多复杂性需要更多层。 例如，有关于认知互联网车辆的分层架构、考虑设备环境复杂性的物联网分层架构以及使用三层认知引擎实现自我修复能力的物联网认知管理框架的相关研究。 ## 6. 架构设计 CIoT从物联网和认知系统继承了架构设计等挑战，可从以下两个角度分析： ### 6.1 物联网设计角度 存在众多组织物联网生态系统的架构，但缺乏构建统一解决方案的标准。点对点系统如区块链改变了传统的物联网架构，导致出现复杂的架构。 ### 6.2 认知系统设计角度 过去40年开发了80多种认知架构，如ACT - R和Soar等具有重要影响力。选择适合CIoT问