編者按
本文譯自俄羅斯《標準與質(zhì)量》2020年第10期,作者阿列克薩特勒·切薩里寧是俄羅斯科技大學(xué)計算機和信息安全部主任、技術(shù)科學(xué)副博士,謝勒蓋伊·格羅特崽斯金是俄羅斯科技大學(xué)管理信息技術(shù)部教授、技術(shù)科學(xué)博士。
20世紀初,愛因斯坦提出了相對論,海森堡和薛定諤闡述了量子力學(xué)的基本原理,發(fā)現(xiàn)微觀世界適用概率定律。非平衡熱力學(xué)的創(chuàng)始人之一普利高津和他的學(xué)生們成功地改變?nèi)藗儗κ澜绲臎Q定性看法:在這個世界里,對系統(tǒng)狀況的了解可以明確地描述未來。很明顯,不確定性不僅存在于現(xiàn)有知識體系和不完善工具里,還存在于世界模型本身。
威爾斯在100年前寫道:“總有一天,統(tǒng)計思維對公民而言與讀和寫一樣重要。”很難說是什么原因賦予這位著名的英國科幻作家這種想法,但現(xiàn)實生活證實了他的觀點:現(xiàn)在人們普遍意識到,缺乏統(tǒng)計思維與教育不足或者說普遍認知不足有關(guān)。
然而,統(tǒng)計結(jié)果有時會被明顯懷疑。互聯(lián)網(wǎng)上充斥著關(guān)于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的嘲弄,比如19世紀英國政治家季思拉埃利的言論“謊言,無恥的謊言,統(tǒng)計”,就遠不只是對它本身的輕視了。通常情況下,我們會提到“醫(yī)院的平均溫度”,但對統(tǒng)計而言實際上并沒有這種東西。
在日常生活中,我們會不知不覺地從統(tǒng)計學(xué)角度思考問題,尤其發(fā)生過程參數(shù)的自然離散現(xiàn)象時。例如,我們帶著一定的時間余量去上班,以防萬一我們遲到。很明顯,出行越重要,遲到的代價也就越大,也就意味著我們越要有更多的時間余量。
回顧一下。統(tǒng)計思維緣起于一個實際的任務(wù),以解決1923年著名電話發(fā)明家貝爾實驗室設(shè)計的產(chǎn)品缺陷問題,當時問題擺在休哈特面前。在實驗過程中,休哈特確立了世界多變性的根本作用,并提出了一種減少其對決策影響的方法。統(tǒng)計思維的出現(xiàn),為現(xiàn)代質(zhì)量管理系統(tǒng)理論創(chuàng)造了先決條件。
休哈特提出了統(tǒng)計過程管理的理念,并奠定了統(tǒng)計質(zhì)量控制的基礎(chǔ)。為了確定當前的狀態(tài),他創(chuàng)建了帶有邊界的控制圖。在邊界里,表示應(yīng)該控制在該參數(shù)值狀態(tài)下的過程;超越邊界,則意味著由于特殊原因,這個過程變得無法控制,需要識別和消除特殊原因。
現(xiàn)在人們普遍認為,質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)是休哈特-戴明循環(huán),每個階段都應(yīng)當采用統(tǒng)計思維的原則。
統(tǒng)計思維是基于多變性理論,從而決定是否干預(yù),以及如果有必要,決定由誰和什么時候來干預(yù)的一種方法。俄羅斯學(xué)者阿特列勒和施貝勒對統(tǒng)計思維的起源和變異理論的基礎(chǔ)進行了研究,提出一個更普遍和簡潔的定義:“統(tǒng)計思維是在一個飽受易變性之害的世界里做出系統(tǒng)性決策的能力?!?/p>
隨著工業(yè)4.0的到來,統(tǒng)計思維變得前所未有的熱門。不同來源和時間、不同的真實程度的信息,意味著不同的真實,因而必須分析大量的不同種類的數(shù)據(jù)集(大數(shù)據(jù))。在不斷成長、快速變化的信息體量和速度面前,世界上幾乎沒有任何分析者能夠勝任。數(shù)字化時代現(xiàn)代企業(yè)日常處理的數(shù)據(jù)總量早已超過十億字節(jié),而且還在不斷增加。在人工智能方法基礎(chǔ)上建立的新技術(shù),已經(jīng)開始幫助分析師們。若干已經(jīng)被證實有用的工具,可以用來實現(xiàn)統(tǒng)計思維。
今天我們碰到的問題,是如何正確使用現(xiàn)代方法和算法。因為所應(yīng)用數(shù)據(jù)的多樣性、矛盾性、成熟度、真實性和相關(guān)性,這有時非常困難。在這種情況下,最重要的任務(wù)是將數(shù)據(jù)通過“工程”形式轉(zhuǎn)化為實現(xiàn)算法所需要的類型,使其能夠最大限度地利用有用信息并消除無用數(shù)據(jù)。
確定人工智能的方法和算法頗難,同樣困難的還有培訓(xùn),以及怎么選擇啟發(fā)式、確定系數(shù)、教學(xué)模式等。有時模型的學(xué)習過程就像一個復(fù)雜的實驗。然而,數(shù)據(jù)處理、算法選擇和模型構(gòu)建還只是工作的一部分。模型需要根據(jù)不斷出現(xiàn)的新的要求、數(shù)據(jù)、獲得條件等具體情況,不斷調(diào)適、加以控制。此外,分析師還必須掌握在哪里使用某種模型、怎樣實施某一方法或算法、什么方式能達到最大效用、所使用模型的可靠性如何等。
概括起來說,今天我們已必須具備智能思維,也允許使用大量數(shù)據(jù)構(gòu)建復(fù)雜的預(yù)測模型。這就是在管理現(xiàn)代系統(tǒng)方面獲得重大優(yōu)勢的方法。
當涉及到不同的數(shù)字系統(tǒng)時,通常會出現(xiàn)一個薄弱環(huán)節(jié),也是系統(tǒng)中最需要關(guān)注的部分,那就是人。但自動化使得許多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域能夠消除這一個薄弱環(huán)節(jié)。
人工智能的應(yīng)用使數(shù)字生產(chǎn)系統(tǒng)更加靈活和高效。值得注意的是,現(xiàn)有的人工智能基本上在更高水平上解決了同樣的自動化問題。這種人工智能被認為是“弱”的,在,而一個被認為“強”的人工智能可以建成有創(chuàng)造力的全新事物。但這是對未來的展望,我們必須認識到,在目前,創(chuàng)造力尚是人類的特權(quán)。
在第四次工業(yè)革命中,質(zhì)量的提高或減少與眾所皆知的人為因素密不可分。有兩種方法可以解決這一問題:要么用通用機器人取代一個人,這個理想在不確定的遙遠未來;要么現(xiàn)在就以智能思維訓(xùn)練一個人。
當然,實現(xiàn)第二個選項非常困難,因為人工智能的方法包含了來自不同知識領(lǐng)域的元素,比如概率和數(shù)理統(tǒng)計理論、算法和編程、信息學(xué)和模擬等。
根據(jù)我們的研究,列出了數(shù)字化生產(chǎn)管理中應(yīng)該使用的7種基本人工智能方法。
·模糊邏輯;
·機器學(xué)習(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò));
·大數(shù)據(jù)分析;
·博弈論;
·模擬(數(shù)字模擬、多代理模擬);
·進化算法;
·專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)。
智能思維應(yīng)該在需要的地方被使用,尤其是面對困難挑戰(zhàn)可以帶來重大優(yōu)勢的地方。一般來說,這些任務(wù)與大數(shù)據(jù)處理直接相關(guān)。大數(shù)據(jù)的概念具有各種屬性,如Visualizat(可視化)、Variability(變化性)、Viability(可行性)、Veracity(真實性)、Velocity(速度)、Variety(類型)、Volume(體量)、Value(價值),這些都需要運用智能思維去解讀。
人工智能的標準任務(wù)是基于大數(shù)據(jù)的智能系統(tǒng)去解決各種預(yù)測問題,即使智商(IQ)最高的人也無法承擔。因為人不能像電腦那樣處理信息,也不能像現(xiàn)代計算機那樣分離處理過程。因此,顯而易見的解決辦法是,將處理大數(shù)據(jù)的智能思維過程轉(zhuǎn)移到現(xiàn)代計算設(shè)備上。在這種情況下,需要“人”能夠開發(fā)和編程必要的算法,并控制機器學(xué)習的質(zhì)量和信息的真實性??梢园鸦诖髷?shù)據(jù)創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)的過程分為下列幾個階段。
·確定可以通過人工智能有效解決的問題及其范圍;
·識別出待解決問題所必需的數(shù)據(jù)和屬性,對它進行預(yù)處理;
·建立一個合適的人工智能算法來有效解決這個問題;
·確定如何將擬議中的人工智能嵌入到目標系統(tǒng)中。
因此,人類在創(chuàng)造復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)智能思維的任務(wù)是:在人工智能幫助下,合理解決對事物領(lǐng)域和問題定義的系統(tǒng)分析,以及為達此目的來使用/構(gòu)造有效的人工智能算法。
技術(shù)發(fā)展的緊迫挑戰(zhàn)是建立具有大批、多種、完整和協(xié)同作用的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。它只能通過人工智能處理大數(shù)據(jù)的有效算法來解決,這需要人類的智能思維。
從長遠來看,人工智能的作用將會增加,因此智能思維的發(fā)展是現(xiàn)代工程師和管理者的首要任務(wù)。隨著時間的推移,智能思維將變得和如今的統(tǒng)計思維一樣平凡。
讓我們試著給人工智能一個先驗定義:這是一種采取基于人工智能方法的系統(tǒng)決策能力。
也許,我們的表達會被指責為某種程度上的“歪曲”,對此我們不作爭論。但為了明確“統(tǒng)計思維”理念的清晰理解,曾經(jīng)需要幾乎一個世紀的時間。在21世紀,“年被壓縮成時刻,世紀被壓縮成時刻”,因此更精確的表達可能會更快呈現(xiàn)。
用一句頗具誘惑力的話來結(jié)束這篇文章:“總有一天,智能思維將成為與人們的讀和寫一樣的必需品。”