|
|
这个问题说来话长。我的观点:AI加强了自控的重要性,而不是降低。自控是AI的手脚,AI是自控的大脑。手脚灵便可靠,大脑才能发挥作用。
0 T( P. a! K1 L% N' R+ D Q! ~ t( P" S' w, a4 a! Z
用AI直接控制,在理论上可以,在实际上做不到。首先违反KISS原则,其次在可预见的将来AI解决不了行为“不可预测、难以理解、无法信任”的问题。. z% |& a+ S0 A2 [ p5 w+ i
8 M0 i# d( k9 K0 ~% T; s' |
AlphaGo下出的一些棋路至今人们无法理解。这样的AI用于指挥决策是有很大顾虑的。5 r7 z: ]& K) @' \) O7 ?7 k
! i1 U+ v6 V# G5 G t: S就最简单的神经元网络(NN)建模而言,由于模型行为太不可预测,人们曾经用“有界NN”规定一条走廊,不得越界。这在本质上把NN从非结构化变为结构化,退化为形式更加复杂的一般回归模型了。但不加约束,在数据点之间可能乱跑,我就碰到过这样的事。所有模型都需要在数据点之间内插和两端之外外推,这样的乱跑是不可接受的。* e& @, D# r% V" q. g- W
! e+ `8 y, d/ o现在Chat GPT在很多时候很靠谱,但也有不少时间不靠谱。最大的问题是不知道什么时候靠谱,什么时候就不靠谱了。我们在测试的时候,有参考答案,可以判别。用这作为决策工具,你敢信吗?
: k4 E4 L* G& S
2 p$ ^2 a& h# S% N5 D6 P; G1 H相比之下,自控基本上还是依靠确定性模型和工具,行为可预测、可靠,在很多时候(不是所有时候)可以从数学上证明收敛,其余的也已经有大量实践证明足够的收敛性。2 y/ `1 w9 _3 c; v8 X
% ^2 S0 G, H; i# f& A) b
即使从系统架构上来说,AI对自控也相当于串级系统,AI是上位,自控是下位。两者是互相补充的关系,不是互相替代的关系。
* k' O' ^: p' d$ O: ^4 E! w' q" n. T" n* [9 Q2 T+ S3 v8 D5 Y, ^) `; e
我写了一本《实用过程控制》,机械工业出版社计划年底前出版,里面有一章专门谈这个问题。到时候欢迎点评。 |
|