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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。
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* o3 H" ~6 G4 q. v5 l: Y) r8 y2 w q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。7 Y/ |7 G2 g2 j, ?
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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。* ?* G, ^' V O# Q4 ]7 l( O% D! K
2 h6 n" @+ K; @) ^' O# q5 n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。$ t% n+ N/ @7 Q, m8 z
% n& T" o$ s- e: a% z! K" X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?1 g2 L/ o" o' `, j0 H
) D, B2 R. ^1 L- t" W2 r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。: f& m/ u; \$ t7 s! Y& J5 l1 E
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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。3 \6 I' d1 Y, M8 X7 [
, L6 [0 O5 f1 k7 h0 }6 P* P3 L9 {: X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。 |
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