钻牛角尖,还是做大学问

2021/6/27 0:00:39 人评论 次浏览 分类:文化长廊  文章地址://www.e-cumulus.com/community/3856.html

最近读了几篇金融界大佬关于数字化的文章。我的感觉是:作者思考得很深,从BIT谈起,逐渐进入了形而上的领域。但我还觉得,他的想法钻牛角尖了。

什么叫做“钻牛角尖”?在我看来,就是过度关注没太有用的东西,会让视野越来越窄。孔乙己把“茴字有四种写法”当学问,就是典型的“钻牛角尖”。那么,什么是大学问呢?我觉得,大学问想透以后,往往让人一通百通。当然,“钻牛角尖”可能是悟透之前的一个过程。


思考数字化问题,怎样才能不钻牛角尖。这需要找到能够体现“纲举目张”的观点。


我在清华时,看到报纸上有篇文章,谈为什么要搞政务网络化。文章引用了大领导的一句话:让数据多跑路群众少跑腿。当时,我们都觉得这句话好:清晰、形象又有操作性。这就是大道理。


对于数字化,我想模仿着给出类似的定义:数字化的目的,就是让计算机多干活。


从这个说法简单,但可以引出很多观点。比如,我们要想清楚一个道理:机器决策需要什么条件?


孙子说: “知己知彼百战不殆”。意思是说,科学决策的基础是充分获悉相关的信息。这个逻辑不仅适合人,也适合计算机。人与机器的决策方法可能有差异,但大的逻辑却是一样的。所以,对具体决策来说,机器需要的信息,就是人需要的信息。而数字化就要把人接受的各种信息,变成计算机可以处理的数字化信息。


人类决策时,需要知道对象特性(静态信息),还需要对象的实时状态(动态信息)。这两类信息是什么呢?在工业系统中,前者用对象的模型描述,比如3D模型;后者是传感器信号,包括物联网的信息。两者加在一起,差不多就是人们常说的工业大数据。但是,两类信息只是对象本身的信息,获得这些信息只能做到“知己”。要做到“知彼”,还需要了解系统外部的信息。于是,互联网的作用就体现出来了!


人们常说,互联网和大数据推动了智能化,就是这个道理啊。过去的计算机,不能得到准确、及时、完整的信息,现在的计算机能够得到准确、技术、完整的信息。所以,过去推进数字化决策难,现在则变得容易。所以,数字化的机会,是摩尔定律带来的。2500年前,孙子就把这个逻辑讲清楚了。


我们再想一下:物理对象的属性和信息,加在一起是什么?是物理对象的数字化模型!计算机能够访问到这些数据,意味着什么?意味着数据位于Cyber空间。我们借助Cyber空间中的对象控制物理对象,又是什么呢?这就是所谓的CPS!所以,CPS的提出,是非常自然的。


怎样让机器多干活呢?从方法论的角度,还可以再深入一下。比如,机器决策需要知识。怎么办呢?我的办法就是:用人明白的道理,让计算机帮人做得更好。这其实就是工业知识软件化、就是把人的知识变成机器的知识!


这种做法就是我经常说到的“吴淑珍式的智能”吗?也就是说:智能化本质上是靠“及时准确完整的信息加上简单的决策”,而不是复杂的决策。我反对滥用人工智能(巴菲特式的智能),就是这个道理。那么,人工智能算法的用处在什么地方呢?其实,人类接受到信息之后,需要有个“感知到认知”的过程。人看到某个图像,知道它是一头狼-这就是感知到认知的过程。人工智能的用处,就在于此。图像识别很重要,过于夸大就不对了。因为工业过程的认知,往往是通过“制定标准、对比标准”这种简单的办法来实现的。


工作都让机器做了,人做什么呢?人做知识的生产者。


人类“生产”出知识以后,进行数字化工作,交给机器去做,推进智能化。在我国,许多钢铁企业有数百人管质量,而美国的大河公司只有几个人。为什么会有这样大的差别呢?究其原因,就是因为我们从事的质量管理,是用自己的知识管具体的事。而美国人的质量管理,是制定规则,把具体的事交给机器去做了。打个比方:我们的质量管理人员是做法官的,每天判具体的案子;大河公司的质量管理人员是做议员(人大代表)的,负责制定法律,而法官是机器来做的。


总之,做大学问要讲大道理,大道理能让人一通百通。而所谓的“通了”,往往就是“简单了”。所以,我认为:那些整天用复杂的人工智能算法来忽悠工业人的专家,其实没有把大道理想通。


最后再谈两个想法:


1、要不要从BIT开始,思考数字化的问题呢?其实也是需要的。许多年前,莱布尼兹和冯诺依曼等人,就把这个逻辑想清楚了。但文章中考虑的问题,和大师的思考不是一个尺度、高度完全不同。


2、如何看待钻牛角尖。我觉得,年轻人一定要“曾经钻过”牛角尖。否则,思维就是肤浅的。不过,关键是要能从牛角尖中钻出来,这才是我们希望得到的东西。

作者:
郭朝晖(工学博士,教授级高工。企业研发一线工作20年;优也科技信息公司首席科学家;东北大学、上海交大等多所院校兼职教授。国内知名智库、走向智能研究院的发起人之一。原宝钢研究院首席研究员)

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