引言：
在数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（GenAI）与自适应系统的结合正成为技术发展的新焦点。一项由早稻田大学、西南大学、中关村国家实验室等机构联合进行的深入研究发现，GenAI在自适应系统中展现出巨大的应用潜力。本文将基于219篇文献的研究成果，探讨GenAI在自适应系统中的应用现状、研究路线图以及面临的挑战。
一、GenAI在自适应系统中的应用现状
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监控功能
GenAI，尤其是大型语言模型（LLMs），在上下文理解和预测方面显著增强了自适应系统的监控能力。LLMs能够将监控收集的非结构化数据进行结构化处理，辅助异常检测；在上下文预测方面，基于LLMs和扩散模型的时间序列和事件序列预测可识别潜在的目标违规风险。 -
分析和规划功能
GenAI在自适应系统的分析和规划中有巨大潜力。LLMs支持架构和需求驱动的适应，扩展了系统处理自然语言和非结构化数据的能力。LLMs和Diffusion模型还能生成先验知识，提升模型性能并降低成本。 -
执行功能
虽然自适应系统的执行通常较简单，但LLMs在复杂情况下的执行转换中仍有潜力，尤其是在机器人领域中，LLMs展现了在不确定环境下成功执行规划的能力。 -
知识管理
LLMs有两个主要优势：一是利用其广泛的知识构建模型；二是通过LLMs的翻译能力将自然语言转化为专用领域建模语言（DSML），大幅减少手动建模成本。
二、GenAI在自适应系统中的应用潜力
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偏好获取
LLMs通过其常识和语言理解能力，能够从用户反馈或行为历史中推断出硬性约束、效用函数或个性化需求。 -
透明性
LLMs具有解释代码、决策模型和系统日志的潜力，并能生成更直观的可视化展示。 -
协作
LLMs初步应用于任务分配、协作行为和用户纠正，推断用户意图并规划协作模式。
三、GenAI在自适应系统中的研究路线图与挑战
- 研究路线图
- 深入研究GenAI在自适应系统中的应用，特别是在监控、分析、规划、执行等核心模块中的应用。
- 探索“人类监督自适应系统”（HOTL）中GenAI如何改善人与系统的互动。
- 关注用户偏好获取、系统透明度和人机协作，以提升用户满意度、系统解释性和效率。
- 挑战
- 如何在多目标环境下处理偏好冲突，如成本与效率的平衡。
- 提高代码动态行为的解释能力，为不同类型的决策模型提供适当上下文信息，并利用运行结果提高解释的准确性。
- 深入探索高级意图推断、多模态输入输出，以及分析用户参与。
结论：
GenAI在自适应系统中的应用前景广阔，但仍面临诸多挑战。未来研究应着重解决上述问题，推动GenAI与自适应系统的深度融合，为我国人工智能领域的发展贡献力量。
参考文献：
[1] 李家隆，张明悦，李念语，等. Generative AI for Self-Adaptive Systems: State of the Art and Research Roadmap[J]. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, 2024, 17(4): 1-20.
[2] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3686803GenAI4SAS
[3] https://github.com/545659928/GenAI4SAS
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