40多年前人们意识到，理解现代科技和现代社会，要理解三大理论：信息论、系统论、控制论。维纳曾经说过：控制论是获取并利用信息，抵御（系统的）增熵的学问。由此可见，理解了控制论也就理解了三大理论的精髓。

多数人不喜欢理论，往往是因为不善于学习和利用理论。在我看来，学习理论有三个层次：理解公式、理解概念、理解思想。一般来说，公式推导很复杂，思想却非常简单。但我们国家的应试教育却导致一种现象：公式记得很清楚，也能背诵概念，却对概念理解不深，停留在文字上。更可悲的是：对思想更是完全不理解。

我前面的一篇文章，谈了思想的作用；缺乏思想的人难以区分本质和表相；容易追求表相和忘记实质，陷入不停地折腾。我们的专家院士、企业家和政府总是不停地赶热点，就是一种典型的表现。

控制论最基本的思想是什么？我的认识是：信息感知、决策和执行的统一。这种统一使得系统能够做到“知行合一”“以变应变”。企业推进信息化、推进智能化（Smart Manufacturing）的核心任务就是（通过信息的收集和利用）促进快速响应。快速响应的本质就是实时信息感知、科学决策、立刻执行。从感知到执行，就是“知行合一”；“感知”对应的是影响系统运行的“变化”，系统本身的行动也是“变化”，两个变化合在一起就是“以变应变”。

我读书的时候，自动化专业的人要学控制论；但在智能制造时代，搞自动化的那批人，居然拿不到智能制造的话语权。在我看来，这是件奇怪的事情。AI成为热点后，有些人也谈到人工智能的控制论学派，但有些人居然把控制论思想等同于算法。我想，维纳如果活着，会觉得这些不肖子孙对他的思想“暴殄天物”：把思想的精髓忘记了，只关注一些公式！关注公式忽视思想，也算一种“买椟还珠”吧！

维纳的控制思想完全可以指导我们现在的行动。

我经常谈起去年参观一个公司，公司领导带领我去看公司的大屏。我就问他一个问题：产量是多是少、次品率是高是低？他回答不出来。我就进一步对他说：如果你回答不了这类问题，你会采取行动吗？不采取行动，会创造价值吗？不能创造价值，你上这块大屏干什么？公司领导恍然大悟。我的这些问题，不就是从控制论的基本思想出发的吗？感知需要与行动结合，才是控制论的思想。

最近，我看到有家公司开发出一款产品。前天晚上，我和国内两位著名学者电话分别聊了一个小时左右。我认为这个产品的想法很好，但却差口气，热不起来。原因仍然很简单：因为它提供的信息尚不能带来行动，并没有解决感知与行动之间的根本问题。然而，国外一家公司却做到了，和我多年前的想法非常类似。解决感知与行动之间的GAP，才是软件最重要的人物。

我谈到“信息感知、决策和执行的统一”时，有朋友对我说：您说的是前馈啊？怎么没有提到反馈？这个问题非常好。我当时的回答是：我把“信息感知、决策和执行的统一”看成比前馈和反馈更基本的逻辑。现实的前馈和反馈回路往往都是持续使用这样的逻辑。

今早看了一个小视频，视频作者认为现在90%以上的智能体都不是真正的智能体。他的理由很有意思：这些不是自动化。为什么不是自动化呢？因为没有反馈。他的观点我并不赞同，但却对我有启发：维纳特别喜欢“反馈”这个概念，并认为它是经典控制论最基本的观点。值得进一步思考。

“反馈”的概念为什么重要呢？维纳是基于这样的一种思考：人类（或其他智能体）往往难以一次性做出准确的科学决策，因为智能体的认识（模型）往往是不准确的。所以，反馈就是在行动中不断接收新的信息，分析行动的效果，并对行动进行不断的调整和修订，才能做出科学的决策。也就是说，信息需要更新，决策也需要修订。对决策本身进行修订，是反馈思想的精髓。

有人学习了控制论，却只把它用在自动化的控制回路中。在数字化网络化的时代，这么好的思想真的是“大材小用”了。因为这个逻辑完全可以用在更大的系统上，如企业管理、社会治理等等。

我们知道，现代工业企业讲究“PDCA”持续改进。PDCA不就是反馈吗？在互联网时代，软硬件产品讲究快速迭代，这不也是利用反馈吗？

我经常谈到一个观点：为什么许多企业的管理软件最后都不用了？因为企业会面对各种问题和变化，需要在使用的过程中对软件进行修订。这些软件报废的本质原因，是修改和维护的速度赶不上需求的变化——也就是说，是因为反馈慢了。几年前，我提出：工业互联网平台是支持企业持续改进的工具。为什么呢？因为有了工业APP之后，修订和开发一个APP的效率大大提升了，从而提高了持续改进的速度。当然，我们也可以说，工业软件是支持持续改进的工具。

其实，AI也可以看成促进持续改进的工具。为什么呢？我前面说过很多次：人们都发现数据很重要，但数据分析用得好的企业却不多。这又是为什么？因为数据分析工作效率和成果率都很低，分析数据花费的成本可能大于数据带来的收益。如何解决这个问题呢？用AI来解决，因为AI可以提高相关工作的效率。但为什么一定要AI来解决呢？根本的原因，仍然与“反馈”有关：

做数据分析非常麻烦，经常需要各种碎片化的知识，要不断地对分析方法进行修订。这一点，传统的做法（包括编程序、开发专家系统）都要花费大量时间，反馈太慢、周期太长。但是，AI加入新知识容易啊！过去几天、几十天的问题，现在可能几分钟就解决了。

总之，认识到反馈的价值，本质上是认识到决策逻辑会有问题。所以，反馈是更具有一般性的决策逻辑。与信息化和管理相关的工作，从信息互联到互联网平台，从工业软件到AI，从业务重构到企业管理的扁平化，本质上都是为了促进有效的反馈。

总之，控制论的思想博大精深、愈久弥新。

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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