“一只鳥是一個按照數(shù)學(xué)法則工作的器械，人有能力復(fù)制它全部的驅(qū)動?！边@是500年前，流傳在科技界的一句話。

在人類的全部歷史中，用人工制品模仿生命的可能性一直吸引著科學(xué)家探索的目光。實際上，實際上它就是人工智能遵循的一個最基本的目標(biāo)，后者不是僅僅模仿運動或某些不可觀察的內(nèi)部過程，需要給出理解機制的某些抽象方法。

在這個人工智能被公認(rèn)為新一代科學(xué)大方向的當(dāng)下，控制及自動化學(xué)科如何憑借傳統(tǒng)學(xué)科積淀，向這一理想更進(jìn)一步？

“廣域協(xié)同”尋找競爭新賽道

“從上世紀(jì)控制論創(chuàng)立以來，控制及自動化學(xué)科的影響力就跨越了學(xué)科疆界，成為人類文明進(jìn)步和現(xiàn)代化的重要條件和顯著標(biāo)志?！敝袊こ淘涸菏?、中國自動化學(xué)會理事長、西安交通大學(xué)教授鄭南寧提出，近年來隨著現(xiàn)代科技的不斷進(jìn)步，自動化、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)孕育了第四次工業(yè)革命，特別是新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，加速產(chǎn)業(yè)變革?？萍嫉陌l(fā)展離不開創(chuàng)新，自動化科學(xué)與工程不僅是技術(shù)變革的最強助推力，也是建設(shè)科技強國的有力支撐。目前人類社會加速進(jìn)入智慧時代，自動化、智能化、信息化深度融合，帶來了萬物互聯(lián)的社會形態(tài)。

中國工程院院士孫優(yōu)賢舉例，近日，工業(yè)信息化部發(fā)布了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計劃，提出了通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)更高質(zhì)量、更有效益、更可持續(xù)、更為安全的發(fā)展模式。與此同時，工業(yè)信息化部還發(fā)布了“建材工業(yè)智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級”行動計劃。首先啟動的是“水泥行業(yè)集成系統(tǒng)總體解決方案”，三年內(nèi)要實施完成。

“大家知道建材行業(yè)光水泥就有兩千多條大型生產(chǎn)線，可以說‘三年內(nèi)完成’的任務(wù)十分艱巨?！彼嘎?，最新研發(fā)成果“廣域協(xié)同的高端大規(guī)?？删幊套詣踊到y(tǒng)”，將成為相關(guān)機構(gòu)按照“行動計劃”大規(guī)模實施的系統(tǒng)解決方案。

在他看來，包括廣域協(xié)同的高端大規(guī)模可編程自動化系統(tǒng)在內(nèi)的新一代工業(yè)控制系統(tǒng)是信息新環(huán)境下工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的重要載體，也是全球新一輪國家與國家、集團與集團、企業(yè)與企業(yè)之間競爭的制高點，新一代工業(yè)控制系統(tǒng)是廣泛連接物理系統(tǒng)、人和信息系統(tǒng)的融合系統(tǒng)，實現(xiàn)工業(yè)全流程的全面深度感知、動態(tài)實時傳輸、高效精準(zhǔn)分析、智能決策優(yōu)化、主動安全防護(hù)，提高工業(yè)全流程的高效性、適應(yīng)性、智慧性、安全性，成為領(lǐng)軍企業(yè)競爭的新賽道。

“人機融合”面臨多重挑戰(zhàn)

中國工程院院士鄭南寧眼中，解釋行為是一個比產(chǎn)生行為更困難的任務(wù)?！耙慌_圖靈機能以一種無法與人類區(qū)別的方法活動，但產(chǎn)生出這樣的行為模仿并不足以模擬人的智能，因為二者是一個完全不同的問題。因為解釋是需要盡可能清晰地給出潛在的概括，并將它們與某些普遍的原理聯(lián)系起來，這就是對認(rèn)知過程的理解。”

他認(rèn)為，要構(gòu)建一個類人系統(tǒng)，要讓這個系統(tǒng)具備人的意識。從長遠(yuǎn)的發(fā)展來看，實際上它就必定表現(xiàn)出一種計算的復(fù)雜性或者說指數(shù)爆炸。所謂指數(shù)爆炸，就是計算的復(fù)雜性。計算的時間與輸入的數(shù)據(jù)的增長是有關(guān)聯(lián)的，實際上從“行為”角度來看計算復(fù)雜性和指數(shù)爆炸，存在著兩個基本的問題：一是條件問題，不可能枚舉出一個行為的所有先決條件。二是分枝問題。不可能枚舉出一個行為的所有隱性結(jié)果。

全球現(xiàn)有研究前沿而言， 人工智能領(lǐng)域，機器從給定的例子發(fā)現(xiàn)規(guī)則和規(guī)律，能運用概念性模式。機器“知道”的很多東西并不是直接“訓(xùn)練”的，而是機器自身從過去類似的經(jīng)驗推論出來的。但更高層次的智能是機器能發(fā)現(xiàn)問題中的關(guān)系，以及在問題解決中領(lǐng)會這些關(guān)系的意義。這一點恰恰是智能評估最難定義的問題。

另一個值得關(guān)注的問題是，怎樣來評估、評價智能系統(tǒng)的“智力”。至今沒有一個很好的案例或者模型可以做到這一點。

在技術(shù)領(lǐng)域以外，中國科學(xué)院院士郭雷有著另一重思考。隨著信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，我們的機器越來越有智能，可能自主性也越來越強，“人”和“機”之間的融合也可以越來越緊密。傳統(tǒng)上來講，調(diào)控“機”的是控制系統(tǒng)，調(diào)控“人”或者說“人機”形成的社會是以法律為主。當(dāng)“人”和“機”要越來越緊密結(jié)合。調(diào)控機的控制系統(tǒng)和調(diào)控社會的法律系統(tǒng)，是否為這一融合做好準(zhǔn)備，來推進(jìn)進(jìn)一步研究，以及調(diào)控可能產(chǎn)生的新的社會形態(tài)？郭雷說，“我想這是非常重要的，恐怕也是不可避免的，有非常大的挑戰(zhàn)性。”