在機(jī)器時(shí)代，有“機(jī)器吃人”的憤怒控訴；在自動(dòng)化的時(shí)代，輪到機(jī)械化慨嘆過(guò)去的好時(shí)光了。在人工智能的時(shí)代，是不是該輪到自動(dòng)化瑟瑟發(fā)抖了？

歷史就像一個(gè)老頑皮，在人們不經(jīng)意中，一次又一次開(kāi)著同樣的玩笑。歷史但只是開(kāi)玩笑而已，因?yàn)橥嫘^(guò)后，人們發(fā)現(xiàn)，機(jī)器不吃人，機(jī)械化依然是燦爛的小紅花，而自動(dòng)化也不用瑟瑟發(fā)抖。科技的進(jìn)步只是加長(zhǎng)了食物鏈，原來(lái)的頂端不再是頂端了，必須重新找正自己的位置，但自己的位置還是在的，而且絕對(duì)重要性不減，甚至可能增加，只是相對(duì)重要性降低了。這是餡餅做大的緣故。

機(jī)械化是用機(jī)器代替人的體力，但機(jī)器的運(yùn)作還是要靠人的。比如說(shuō)，用水泵抽水，就不再需要手提肩挑了，但開(kāi)泵關(guān)泵還是要靠人看管，否則水池滿了、溢出來(lái)了，或者池塘見(jiàn)底了，泵在空抽、造成損壞，就不好了。在自動(dòng)化時(shí)代，水池里加個(gè)水位計(jì)，池塘里也加一個(gè)水位計(jì)，水池滿了，或者池塘干了，就自動(dòng)停泵；水池的水位下去了，而且池塘的水位也足夠，那就重新開(kāi)干。

在人工智能的時(shí)代，可能有一個(gè)高級(jí)應(yīng)用在監(jiān)管著。水池可能不滿，池塘也有足夠水位，但現(xiàn)在其實(shí)用水的地方并不需要，白白抽那么多水上來(lái)，影響節(jié)水，增加揮發(fā)，也是高峰用電的電價(jià)，浪費(fèi)了，可以等等再?zèng)Q定是不是要抽水。或者說(shuō)，現(xiàn)在有好多地方都需要用水，需要綜合權(quán)衡一下，哪里有優(yōu)先權(quán)可以多用水，哪里需要犧牲一下顧全大局，或者在水價(jià)低的時(shí)候多用，水價(jià)高的時(shí)候少用。這樣在更高層次上規(guī)劃用水要求，決定自動(dòng)抽水是不是進(jìn)入工作狀態(tài)，還是繼續(xù)待命，這可以看作最低初級(jí)的人工智能。

也就是說(shuō)，人工智能可以看作更高層次的自動(dòng)化。如果說(shuō)自動(dòng)化可以比作查表辦事，表上說(shuō)看到“1”就做“A”，看到“2”就做“B”，看到的在“1”和“2”之間，那要做的也在“A”和“B”之間；那人工智能就像炒股，需要對(duì)比好多曲線，查對(duì)好多條件，說(shuō)不定還要根據(jù)自家秘制的公式計(jì)算一下成本、收益和風(fēng)險(xiǎn)，才能決定到底怎么辦了。說(shuō)到底，還是有一定之規(guī)的，只是這“規(guī)”要復(fù)雜得多。

人工智能有很多分支，當(dāng)前主流基本上圍繞著神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的思維，其基本單元是神經(jīng)元。神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表述不復(fù)雜，就是一條S形曲線。也就是說(shuō)，在輸入值從小變到大的時(shí)候，輸出值從也從小變到大，但不是均勻地變，而是先慢、后快、再慢地變。

神經(jīng)元這條S曲線有幾個(gè)參數(shù)可調(diào)，一是可調(diào)“小”到底多小，“大”到底多大，二是可調(diào)S形的彎度，還有參數(shù)可以整體升高或者降低基線。“拉直”了，S曲線就和筆直的斜線差不多了，這時(shí)神經(jīng)元的表現(xiàn)和傳統(tǒng)的連續(xù)變量接近。“擰巴”到極點(diǎn)了，S曲線就和開(kāi)關(guān)曲線差不多了，也就是說(shuō)，輸入值從小變到中的時(shí)候，輸出值基本不變，保持在低位；但在中點(diǎn)前后急劇上升，一過(guò)中點(diǎn)，輸出值就基本保持在高位了。這時(shí)，S曲線的表現(xiàn)和傳統(tǒng)的斷續(xù)變量接近。

S曲線可以在連續(xù)變量（像溫度、水位）和離散變量（像“好/壞”、“開(kāi)/關(guān)”）之間無(wú)縫過(guò)渡的特點(diǎn)，使得神經(jīng)元既可以模擬連續(xù)變量，也可以模擬離散事件，這是人工智能更加“聰明”的關(guān)鍵。

單個(gè)的神經(jīng)元還只是好玩的玩具，多個(gè)神經(jīng)元組網(wǎng)起來(lái)，就可以模擬高度復(fù)雜的現(xiàn)象。一層一層的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)組成高度復(fù)雜的網(wǎng)，這就是深度學(xué)習(xí)了，已經(jīng)展現(xiàn)出令人類害怕的智能了。

什么是智能、人工智能vs人類智能可能會(huì)成為永恒的哲學(xué)問(wèn)題，但對(duì)眼下來(lái)說(shuō)人工智能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)簡(jiǎn)單重復(fù)人類智能的地步了。“阿爾法狗”大勝人類頂級(jí)圍棋手成為里程碑式的轉(zhuǎn)折，“阿爾法狗1.0”還是還是用人類最優(yōu)秀的棋局首先訓(xùn)練一遍然后在“自我琢磨”的，“阿爾法狗2.0”就是脫離人類棋局完全用自學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來(lái)的。在更加“接地氣”的層面上，人臉識(shí)別已經(jīng)做到驚人的準(zhǔn)確度和速度。

但就這些還是搶不了自動(dòng)化的飯碗的。人臉識(shí)別對(duì)標(biāo)的是傳感器，自動(dòng)化的核心還是在于控制器。

自控有兩大路：一路是參數(shù)化控制（parametriccontrol），另一路是非參數(shù)化控制（non-parametriccontrol）。非參數(shù)化控制不需要被控過(guò)程的數(shù)學(xué)模型，只要了解大概的定性行為就可以了，比如“加水導(dǎo)致水位升高，撤火導(dǎo)致降溫”，這個(gè)不能搞反了，剩下的靠一定形式的控制算法和參數(shù)整定來(lái)最終調(diào)試出一個(gè)穩(wěn)定、滿意的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的PID就是這樣的。參數(shù)化控制則是以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的，數(shù)學(xué)模型的作用是精確預(yù)測(cè)被控過(guò)程在給定輸入時(shí)的響應(yīng)，然后可以根據(jù)需要的響應(yīng)，反推需要給出的控制輸入。當(dāng)然，模型不可能完全精確，剩下的就靠反饋和參數(shù)微調(diào)來(lái)“磨”了。

人工智能用于非參數(shù)化控制的話，參數(shù)整定太恐怖。一個(gè)簡(jiǎn)單的單回路神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器可能有一個(gè)決策層，不超過(guò)10個(gè)神經(jīng)元，加上輸入層和輸出層，隨隨便便就有30-50個(gè)可調(diào)參數(shù)，這是不可能像PID那樣整定的。PID一共只有3個(gè)參數(shù)，大部分人都嫌麻煩，不碰微分，只動(dòng)比例和積分。要?jiǎng)幽敲炊鄥?shù)，這是不可能的。但把大量參數(shù)都鎖定，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的高度可塑性就沒(méi)有了，也就不需要費(fèi)那個(gè)事了。

像“阿爾法狗1.0”那樣，用現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器，這在理論上是可能的，問(wèn)題是實(shí)用中不可能有那樣海量的輸入-輸出的靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。要真有這些數(shù)據(jù)，非神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的控制器也已經(jīng)在手了，而且行為可預(yù)測(cè)，還費(fèi)那個(gè)事干什么？直接觀察人類操作的常年數(shù)據(jù)也不行，那是閉環(huán)的，輸入-輸出的因果關(guān)系已經(jīng)打亂了，直接拿來(lái)訓(xùn)練肯定是不行的，這就和閉環(huán)辨識(shí)一樣。

那像“阿爾法狗2.0”那樣自學(xué)習(xí)呢？更不行了。“阿爾法狗2.0”自我訓(xùn)練的前提是有清晰的規(guī)則和游戲空間。更重要的是，自學(xué)習(xí)需要大量的試錯(cuò)。不可能在實(shí)際工業(yè)過(guò)程上這樣試錯(cuò)，人家還要不要生產(chǎn)啦？更何況無(wú)限制的試錯(cuò)可能造成各種安全問(wèn)題。用高度精確的仿真系統(tǒng)大量試錯(cuò)倒是不會(huì)造成危險(xiǎn)或者生產(chǎn)損失，“阿爾法狗2.0”實(shí)際上就是這樣做的，但圍棋和實(shí)際工業(yè)工程的差別太大了，“阿爾法狗2.0”可以左右手互博，也可以與“阿爾法狗1.0”互博，每一步在棋盤(pán)上清清楚楚，結(jié)果判定也一目了然，實(shí)際工業(yè)過(guò)程就需要高精度動(dòng)態(tài)仿真系統(tǒng)了，還要考慮各種不定性情況，這樣的高精度動(dòng)態(tài)仿真在工業(yè)上是特例，可遇而不可求的。事實(shí)上，有了高度精確的動(dòng)態(tài)仿真模型，本身就可以成為模型預(yù)估控制或者其他現(xiàn)代控制方法的基礎(chǔ)，不需要舍近求遠(yuǎn)搞神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器。

這和人工智能用于醫(yī)學(xué)一樣，人工智能輔助診斷喜聞樂(lè)見(jiàn)，但自學(xué)習(xí)人工智能療法？您先請(qǐng)。

影響神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于控制算法大發(fā)展的關(guān)鍵可能在于缺乏一個(gè)統(tǒng)一、有效的數(shù)學(xué)分析架構(gòu)。PID控制的概念很早就有了，但提高到理論高度是在微分方程穩(wěn)定性理論發(fā)展起來(lái)之后。微分方程是數(shù)學(xué)里很重要的一個(gè)分支，穩(wěn)定性又是微分方程里的一個(gè)分支。從這里用拉普拉斯變換發(fā)展出頻域分析，建立了經(jīng)典控制理論。在60年代，卡爾曼引入線性代數(shù)，建立狀態(tài)空間方法，控制理論進(jìn)入了單變量和多變量統(tǒng)一架構(gòu)甚至可以包容非線性系統(tǒng)的現(xiàn)代控制理論階段。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，曾經(jīng)只能紙上談兵的控制理論可以工程實(shí)現(xiàn)了，各種嚴(yán)格、不嚴(yán)格但管用的控制方法（如模型預(yù)估控制）如雨后春筍般地涌現(xiàn)，但基本上都是在微分方程的架構(gòu)下，計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)中使用的差分方程也可看作微分方程離散化的結(jié)果，很多結(jié)論和方法可以通過(guò)映射搬過(guò)來(lái)用。

但神經(jīng)元的S曲線盡管威力無(wú)窮，很難用已知的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析和綜合。換句話說(shuō)，即使建立了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的被控對(duì)象和控制器的模型結(jié)構(gòu)，除了用數(shù)字仿真一遍一遍試錯(cuò)，沒(méi)法確保回路性能，連給出有意義的指導(dǎo)性設(shè)計(jì)原則（如經(jīng)典控制理論里的“閉環(huán)極點(diǎn)必須在左半平面才能保證穩(wěn)定，離虛軸的距離代表收斂速率，離實(shí)軸的距離代表振蕩頻率“）都做不到。

能試錯(cuò)的場(chǎng)景永遠(yuǎn)是有限的，以此為系統(tǒng)穩(wěn)定性的依據(jù)是不夠的，因?yàn)樵谝呀?jīng)測(cè)試的有限場(chǎng)景之間（內(nèi)插）或者之外（外推），誰(shuí)也不知道系統(tǒng)會(huì)如何反應(yīng)，所以仿真幾百幾千次也不一定能說(shuō)明問(wèn)題。這與按照傳統(tǒng)控制理論（包括經(jīng)典和現(xiàn)代）截然不同，那里在完成設(shè)計(jì)計(jì)算后，數(shù)字仿真只是驗(yàn)證用的，驗(yàn)算幾個(gè)點(diǎn)就足夠了。

人工智能在實(shí)用中已經(jīng)出現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題。“阿爾法狗”（不管是1.0還是2.0）都在棋局中走出令人類匪夷所思的步子，事后看來(lái)是走對(duì)的，但對(duì)于如何走出這樣的步子依然百思不得其解。這樣的人工智能正在成為應(yīng)用中的最大阻礙：人類不能接受無(wú)法理解因而不能信賴的人工智能決策，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求很高的控制領(lǐng)域，人類又不可能查驗(yàn)人工智能的每一步?jīng)Q策。在做到對(duì)人工智能的行為能?chē)?yán)格數(shù)學(xué)分析和預(yù)測(cè)之前，這個(gè)坎很難邁過(guò)去，因此在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，人工智能決策的直接應(yīng)用必定是有限的。

但人工智能用于自控層之上的“指揮層”則幾乎是必然的，就像前面提到的智能用水調(diào)度系統(tǒng)指揮自動(dòng)控制的水泵一樣。在這個(gè)場(chǎng)景下，自控的要求其實(shí)是高了，不是低了。

在模型預(yù)估控制時(shí)代，很有一些人為PID的未來(lái)?yè)?dān)憂，但很快發(fā)現(xiàn)，要使得模型預(yù)估控制有效工作，PID層需要更加精細(xì)地整定到最優(yōu)狀態(tài)。這和串級(jí)控制是一個(gè)道理。主回路好比小領(lǐng)導(dǎo)，副回路好比干活的。要是干活的手腳麻利，辦事精準(zhǔn)，小領(lǐng)導(dǎo)則有條不紊、指揮若定，那這配合就如魚(yú)得水了，指哪打哪。要是反過(guò)來(lái)，小領(lǐng)導(dǎo)是個(gè)事兒媽，干活的懶懶散散，這就肯定要砸。

在人工智能時(shí)代，這還是一個(gè)道理。指揮層的人工智能要從長(zhǎng)計(jì)議，不能事兒媽；自控層則要更加敏捷、精準(zhǔn)。指揮層與自控層最好還要有深度溝通，指揮層不僅發(fā)布下一步的指令，還把預(yù)期的未來(lái)指令一起發(fā)下去，自控層好預(yù)做安排。

這就好像開(kāi)汽車(chē)過(guò)彎一樣。看著車(chē)頭前3米的地方，一點(diǎn)一點(diǎn)過(guò)，是可以安全過(guò)彎的，就是慢一點(diǎn)。但要是早早看到前面完整的彎道，可以預(yù)先計(jì)劃好，在入彎的時(shí)候晚一點(diǎn)剎車(chē)，在中間的時(shí)候甩一點(diǎn)尾，然后加速出彎，這就快多了。但這要求預(yù)先就看到整個(gè)彎道，預(yù)作準(zhǔn)備。

這樣的預(yù)估控制是典型PID做不到的，模型預(yù)估控制就可以做到，但各種PID依然是模型預(yù)估控制的腿腳，不僅不能弱化，還要極大強(qiáng)化。

在人工智能時(shí)代，自動(dòng)化不僅不需要瑟瑟發(fā)抖，還要打起精神，鍛煉新本事。本來(lái)端坐的金字塔尖的位置被人工智能坐掉了，但自動(dòng)化其實(shí)還是坐在原來(lái)的位置，只是金字塔長(zhǎng)高了。

原文標(biāo)題：晨楓｜人工智能來(lái)了，自動(dòng)化是不是該瑟瑟發(fā)抖了？

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