|
|
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。
" f6 H/ Z& U! ~) i4 t4 Z( T% U) U3 [$ d5 a2 m2 H9 [1 ?
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。, r" x, Y J' I+ R
" g6 s5 K* D0 M3 h1 cAlphaGo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。9 W6 X) E0 H& L% x3 Q7 i' x6 i0 `2 m
( _2 {! C6 n- Q3 u, j; v
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。1 s9 P5 c& v+ d5 b2 N; X
9 B9 h# Y' Q8 ^0 ]& A* p& U4 e4 L5 n, b
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?
6 z+ h% n+ Z9 C: v1 g4 U- W2 a( `) n! X! t4 _* z
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。
) g- D$ m m( C/ H- V( J2 L b) k( m% j, [/ I+ U; \) {
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。$ g! B: z! Q& P; o3 o6 O8 r
3 ^3 X) X0 ]& r! n4 L% Z$ M7 @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。 |
|