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智能化的逻辑,要围绕“怎么做”展开
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gchui 个人主页 给TA发消息 加TA为好友 发表于:2019-03-27 09:49:28 楼主

抽象地看,管理和控制差不多是一回事:都是“做事”。差别是:管理是人去做、控制是机器去做。


现代工业中,人和机器的工作是相互融合的。为了让机器做的更好,往往需要人去准备好条件;为了让人做得更好,常常让机器去提供支持。智能化不是完全代替人,而是更好地融合——能够完全代替人当然更好,关键是做不到;而把“做不到”的事情作为目标,是不智的表现。退而求其次,就是要“融合”了。

 

人怎么和机器融合地更好?就是发挥人的灵活性和机器的准确性、规范性和快速性的优势。从某种意义上说,智能化就是把“不需要灵活处置”的工作规范起来,让机器去做。而要做到这一点,往往需要把人的判断逻辑明确起来,交给机器去执行:让“死的逻辑”取得灵活的结果。而大数据就是把“最佳实践”拿出来,让机器跟着去学,就不要再靠人的灵活了。

 

无论如何,人的灵活性是机器无法取代的。

 

但是,“标准化”是有前提的。预料之中的常态问题可以规范化、标准化。比如,工业4.0所谓的“个性化”往往是“搭积木”式的个性化:不过是选项多了一些。但预料之外的问题,是无法规范化、标准化的。比如,用户全新的需求、现场预料之外的故障,几乎都不能标准化。

 

特别不能个性化的东西是“价值观”。

 

价值观听起来很抽象,实际上就是遇到矛盾怎么处理。比如,当产量、质量、成本、环境、安全等出现矛盾的时候,该怎么处理? 在推进智能决策的时候,人们常采用的办法是把各种要求“加权平均”,得到“目标函数”,作为优化的对象。


现实中的问题却是:怎样加权?权重会不会变化?比如,市场好的时候产量重要、市场差的时候成本重要。很多辅助决策系统的失败,就在于“价值观”问题。所以,我一直觉得“加权平均”是不负责的偷懒做法。

 

在我看来,遇到“价值观”冲突的问题,尽量交给人去灵活处理。智能决策只是帮助人去分析这些矛盾。另外一种“偷懒”办法,就是把相关数据显示出来:人类愿意怎么做就怎么做吧,反正数据我都给你了。

 

这种做法是我也不喜欢。我认为:智能化水平的差异恰恰就体现在这个地方。好的系统应该让人类最大可能地便于决策。在这个问题上,应该体现“工匠精神”、体现“极致的用户体验”。我想,这里有几个原则性的要求:

 

决策就是针对“怎么做”的。要开发辅助的决策系统,一定要搞清楚人家需要做哪些事情、面对什么矛盾。决策一般是某个正在或者即将发生的事件引发的。这件事发生了以后,可能有哪些应对的措施。这时候就有“怎么做”的问题。


计算机要帮助人类计算:不同的应对措施可能会产生生么样的后果、需要什么样的条件,进而要求其他地方如何配合等。只有当计算机遇到价值观的矛盾难以处理的时候,再交给人类去最终决策。机器的工作,要做到“到位不越位”,体现人机协同的最优。

来源:微信号 蝈蝈创新随笔

作者:郭朝晖

该作品已获作者授权,未经许可,禁止任何个人及第三方转载。



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武汉王工 个人主页 给TA发消息 加TA为好友 发表于:2019-03-27 14:45:32 1楼
 

好文配图说!

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