帮助全球抗疫保卫者获取信息

文明社会核心结构的下一波疫情流行或者其他重大灾难做好准备，我们需要一套复杂的自适应系统作为信息枢纽。

复杂自适应系统能够为我们勾勒出整体态势

所谓复杂自适应系统，是指能够将人工智能的力量与基于代理的模拟方案相结合的系统，其将从根本上改变我们分析数据的方式。

Duong博士指出，“复杂自适应系统是指那些整体效能大于各部分之和的系统。我们能够借此从宏观上了解关于各组成部分的信息，而各个部分也将适应并改变整体态势。以此为基础，我们将得以在微观与宏观之间实现交互。”

例如，以COVID-19疫情大流行为例，早在制定社交隔离政策之前，世界上某些地区的居民就已经开始佩戴口罩以防止疾病传播。换言之，他们自发地改变了自己在公共场合的行为习惯。这正是个体在改变自己与周遭环境的微互动方式。而在宏观层面上，由于这些个人行为的转变，世界上某些地区及政府得以更从容地遏制COVID-19疫情。而且在早期行动者们的推动下，其他民众也更容易接受并遵守社交隔离政策。最终，微观与宏观的相互作用共同成就了良好的社交隔离回馈。

Duong博士还表示，“光靠数据有时候并不足以解决问题，但必须承认的是，数据与模式能够为政策制定带来启发。如果我们高度关注数据的处理方式，就可以利用复杂自适应系统分析空间数据与概念性数据中的模式，并借此完善政策成效。”

受到Michael Snyder博士收集并测量自身健康数据以分析人体炎症反应的启发，Duong博士和她的团队利用异常检测算法以分析可穿戴设备传出的信号，并采用Rejuve开发的应用程序收集到此次疫情流行中的大量个体反应。这些数据激发了她修改Ben Goertzel博士专为SingularityNET开发的“复杂自适应系统”的热情，希望在设计层面充分适应抗击COVID-19疫情的需要。

Duong博士解释道，“在COVID-19大流行期

（编辑：济源站长网）

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