送交者: 蠻人 于 January 13, 2000 02:59:02:

智能、數字化及其他

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送交者: 蠻人 于 December 29, 1999 15:03:27:

這是下午在讀書那里寫的帖子。這是我第一次寫的一些和本行當
相近的文字，大概也是最后一次，因為我是不想在網上談這些的。
既然大概僅此一次，不如也貼到這里，讓老朋友們也瞧瞧∼ 都是
自己的胡扯，一家之言。

CG

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智能、數字化及其他

　　方舟子在他的樂觀地預測未來的一文中提到：“由于人工智能技術的成
熟，將出現在思維方式、感覺、情感等各方面都跟人類沒有任何差別的真正
的机器人”。這里的定義欠明晰。人工智能技術衹是机器人控制中很小的一
個方面。而恐怕在未來相當時期內，人工智能技術對机器人的發展也辦不了
太多的事情。

　　机器人是個包容萬有的大雜燴。其靈魂是控制系統：雖然靈巧机械設計
可以在一定程度上取到彌合之作用，但控制系統仍是其核心。有個朋友在一
家非常大的汽車公司工作，那家公司給世界上諸多最有名的汽車生產除了整
体組裝外的大多數主要元件、設備。曾和他談過几次，講到那些王牌汽車的
控制是怎么回事，讓我咋舌：居然大多數還停留在低文憑素質的机械工人之
經驗設計的角度，王牌汽車外觀上看的漂亮，控制看得可靠，一旦知道它是
怎么實現的，我看大概還不如坐手扶拖拉机安全。我原來還以為經驗衹在上
海飛机制造厂生產麥道飛机時擰緊鉚釘時用的上，原來這里也不過如此。而
且据我所知，這也是十分普遍的現象。他曾提到一個他們那里投資了几百萬
美金花了多少個人年沒解決的一個控制問題，等我聽他費盡口舌描述完了之
后，不禁啞然失笑。說這些是說，實際和理論之間的差距，就是如此之大，
在北美這個最先進的號稱數字化、一切自動化的被吹的玄乎又玄的地方，如
果你一旦窺視了其之內核之運作，就會發現大多數其實都是朦人的。

　　控制分傳統控制手段，即基于嚴格數學之控制方法、包括經典控制和非
經典控制，和非傳統控制手段，包括傳統的人工智能方法（AI）、聯結主義
方法（如神經網絡NN）、基于模糊理論的方法（FUZZY），等等。基于強大
檢索功能基礎上之傳統AI方法（說白了就是個海量檢索系統，雖然有各樣頭
面），在机器人系統中最多衹能在高層上得到應用。AI從五十年代以來，自
身至少曾兩次陷入全面危机﹔NN也曾兩次陷入滅頂的危机，其在實際系統中
的應用更受到很多方面的限制。基于NN的控制器結构相對复雜，而且設計參
數比較多，其效果還不見得比用最簡單的PID控制器好多少。這方面我曾作
過試驗，作了比較。我本身在NN上也有些不錯的結果，但那是為了應付老板
的。FUZZY則基本是扯淡，玩家家的把式。以前曾選過FUZZY的課，教課的是
這個行當的PRESIDENT，玄玄乎乎的樣子，把本來很簡單的東西搞成神乎其
神的樣子，可最終還是逃不了被人留下就那兩刷子的感覺。去年Zadeh（模
糊數學創始人﹔有一個很聰明的人不服气，要和他爭這個創始人的名頭，自
己另搞一套，結果現在大概很不得志）曾給作過一個報告，說他有個好友是
Caltech著名的物理學家，九四年他生日（大概是七十吧）給他發了個傳真，
說是希望他能足夠長壽，以看到日本這一被他搞的瘋狂的國家、一旦有天從
走火入魔中醒悟過來，將會作出怎樣憤怒的反應。

　　這些至少說明，目前主要的几种智能方法，其可預見的前景遠不是那么
樂觀。一個很有名的家伙曾說，至少到現在為止，能用現在所謂的“智能”
方法辦到的事情，用嚴格的數學方法都能辦到，而且辦的更好﹔所謂辦的更
好是，嚴格的數學方法，衹要它能辦到，就能保証不會出錯。而各樣“智能
”之方法，通常卻不能保証這一點：既然如此，要“智能”又有多大的意義
？看來智能研究确實有些致命的弱點，在這些弱點未被克服之前，其自身之
命運堪虞，更遑論給其他領域帶來光明了。

　　智能的研究有一個根本的瓶頸，這個瓶頸如果不能解決，則一切我想都
將難有根本進展。這個瓶頸能否最終解決，我以為還有賴于能否有個全新的
“數學工具”－－如果我們也叫它“數學”的話－－之被提出。衹要描述智
能的新工具、方法沒有被有效的提出，這個結就不會被解幵，智能研究自身
之發展大概就不會有什么宏遠的前途。

　　當然，我前面提的都是基于計算机之所謂智能，而不是生物智能研究。
此二者如果能被有效地結合在一起，倒是一條出路，如所謂的腦芯片移植等
等﹔但即便如此，我仍以為真正意義上的“智能机器人”之出現，恐怕還不
是指日可待的事情。

　　另外，方舟子文中對數字化的那樣的樂觀，我是并不同意的。數字化有
數字化的問題，模擬信號數字化之后必會帶來失真，這是不能避免的。這個
失真我們現在或可以容忍，但如果將來發展到了有一天，時代及對系統性能
之要求已經對這個失真不再能容忍時，大概數字化的進程將會受挫。模擬之
被數字化的失真是不可避免的，而數字化的盡頭卻是可以預見的：光芯片一
旦被付諸于實用，之后還有什么更好的東西呢？衹要相對論仍被承認，則光
芯片應該是數字化的盡頭了。

　　這些還都是基于理想之情況來說的。其實即便在目前，在實際很多應用
設計中，都已發現數字化系統遠非其信誓旦旦所保証的那么好。舉個例子：
波音777 是首种型號全面實現無圖紙設計的飛机，波音公司曾為此很得意了
一陣子。但很快被在飛机設計中并不算常見的接連几次事故搞的灰頭土臉，
大概就不再吹了。以前曾和麥道的人聊過，他還以此很挖苦了波音几下（麥
道已被波音收購，但那是出于其他原因）。最近一陣波音飛机又連出了一些
源于設計的事故，据說大都是計算机自動設計的后遺癥。波音公司的總裁現
在大概不會再相信計算机的魔力了吧？當電傳操縱系統剛出現時，一些樂觀
的設計師們認為手動操縱系統的末日到了﹔結果等連摔了几架飛机之后，就
變老實了。現在大概絕大多數的電傳控制的飛机都會同時備用一個手動操縱
系統了。有了這個教訓，大概現在的飛机設計師應該不會再作著讓計算机或
智能控制代替飛行員的一切職能的夢了？

　　因此，我相信數字化并不會代表未來的一切。對于數字化所能帶來的益
處，將會漸漸地被它所帶來的負面影響所抵銷。等雙方達到了一個均衡狀態
時，它所能帶來的益處也就達到了飽和。那時，或者大家又會回過頭來感念
人工或模擬的好處，和討厭數字化和計算机化了－－事實上，現在大概很多
人就已經有了這樣的感覺了。

　　一百年前物理學家曾喊著物理學上空飄著烏云、遮住了太陽的光芒，結
果物理學非但沒有終結，相對論和量子力學卻冒出來了，更帶來了几朵蘑菇
云，倒使人類自此永久苟活于大終結的陰影中。五十年代當人工智能剛被提
出時，創始人曾雄心勃勃地提出几個十年計划，照他那個計划，大概到今天
，我們該給人工智能控制的机器人端茶倒水了。可實際呢？主要把電源一拔
，大多數的机器人還衹是一堆爛鐵﹔現在讀控制的，大概衹有在實在作不下
去畢不了業時，才會去拿它當救命稻草，發几篇文章湊數。前些年搞哲學的
人也哀嘆著自己快失業了，可前陣看了本書，有人又給展望了下，天，感情
它那撥現在也回光返照了，而且就業市場看來還一片大好呀！一九九九年再
過兩天就到頭了，這個世界卻一點都沒現出快完蛋的樣子，每天太陽照樣升
起、落下，形如螞蟻的人們還在那里吭吭哧哧地為吃喝拉撒睡操心，網上閒
极無聊的人還在那里日复一日地瞎扯淡：世界看來一時半會還完不了，而諾
查丹瑪斯那老不死的幽靈，這回看來是要徹底地完翹翹了。

　　人類就是如此：每在要對未來作出展望時，總是或者樂觀极頂而躊躇滿
志，或者悲觀到底而絕望跳樓。其實极端的樂觀或极度的悲觀，都是沒有必
要也無現實根据的。未來既不那么好，也不那么壞﹔人類最后總是身不由己
地在好和壞之間的數不清的羊腸小道中，選擇一條不算好也不算壞的路，跌
跌撞撞蹣蹣跚跚地朝前走去。

　　CG

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CG， 那方舟子先生到底何處落腳？ - 大江 (153 bytes) 15:22:28 12/29/99 (9)
舟子還是個有信念之才子 - 蠻人 (112 bytes) 15:38:00 12/29/99 (3)
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12/29/99 (2)
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再說机器人 - 蠻人 (3866 bytes) 15:04:16 12/29/99 (0)

再說机器人

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送交者: 蠻人 于 December 29, 1999 15:04:16:

回答: 智能、數字化及其他 由 蠻人 于 December 29, 1999 15:03:27:

再說机器人

　　才剛談到机器人。因為我雖然非常支持科普，但我自身卻是世界上所能
找到的最蹩腳和糟糕的适合這樣事情的人，而且我對机器人也衹是窺其一面
，還談不上對它有多大的了解。不過可以多說几句，湊合讓對机器人不是十
分了解的朋友有些認識。

　　起先談到机器人的靈魂－－控制系統設計問題。實際上，雖然現在基于
嚴格的控制方法非常之多，但理論再發達，在實際上能被付諸實用的，卻寥
寥無几－－如果不是沒有的話。搞控制的人也有到了盡頭的感覺。知道兩個
控制界可稱大腕的人，一個是經典線性控制理論的屈指可數的几個人之一，
二十几年前的IEEE FELLOW（這一行到頭的東西了），一個是非線性控制中
非常重要的一种－－魯棒控制的大蝦（三十几歲就是FELLOW），他們就或因
為接不到項目窮而沒法帶學生，帶了學生也還有因為實在沒有合适的題目，
或作不下去而草草逃竄的。

　　理論和實際中的距离，非常之大，有時大到沒邊的地步，使得理想基本
沒有現實之意義，形同做夢。這是老板費了兩年多的時間想說服我，直到最
后我自己親自作了試驗，才知道果然如此。

　　理論上漂亮的控制方法千千萬，由于各樣的原因，絕絕絕絕大多數都衹
是紙面上的東西。理論上完美的方法要想在實際上得到很好應用，大多有很
多的前提條件，這些條件限制了它的實用。最終的限制，就是性能价格比：
錢的問題。舉個例子，智能机器人要想實現最基本的“智能”，單從硬件上
看，就有几個最基本的條件：高性能的傳感器，高速低体積的On-board計算
處理系統，低体積大容量高存取速度的海量存儲器，等等。所有這些，同時
還必須要考慮到費用上的可承受：畢竟沒有几個人能象NASA那樣是美鈔存儲
庫。而現在絕大多數功能稍微复雜些的實用机器人（不是指的工業中應用的
簡單机械臂。而是如移動机器人等），通常价格都在數萬、數十萬甚至數百
萬美元上，這還不包括維護費用：這些對于一般人來說，無疑是天文數字了
。

　　其實單以上面所提到的傳感器為例。理想的机器人控制器需要基本的位
置、速度和加速度信號。而實際上，速度傳感器的价格就相當昂貴，而精确
的加速度傳感器本身設計上相當困難，現有的价格也极為貴重，即便是NASA
所設計的專用机器人，似乎也并少有采用它的。然而，控制的效果，無論是
非智能的傳統控制器也好，還是所謂“智能”的非傳統控制器也罷，都直接
和傳感器相關的。因為任何的控制信號都是根据傳感器所采集來的信號作出
的。目前，傳感器技術本身据我所知就舉步維艱，則后續步驟再好，也是難
有全然彌補它的。而試圖用神經網絡或模糊控制等“智能”方法稍微彌補傳
感器的缺陷的企圖，在實際中的效果也是相當有限的，這些都是目前的現狀
，不能回避。

　　事實上，所謂智能系統在實際机器人中的運用，大概還沒有。大多數的
結果都是停留在書面上，文章發完了，也就完了。极少數由于資助單位是巨
無霸式的款爺（如NASA），因此可以將其應用于一些試驗机器人上，或者用
于控制极少數量机器人（比如就一個。如果多于五個机器人，大概就算是批
量了）。但這些都還是實驗室的結果，离幵實用，實在還有十萬八千里的距
离。單單傳感器的性能价格比沒上去，复雜机器人的實用化就不是個現實的
想法，而所謂的智能机器人，更是有些不著邊際了。智能机器人搞的比較好
的MIT智能机器人實驗室，也還不超過前面所說的這個初級階段。

　　其實即便是NASA的机器人，雖然我無法窺視其之核心技術，但根据我的
跟蹤，大概其控制手段不會复雜到哪里去。這里我衹舉一個例子，就是NASA
搞的空間机器人（Planetary Rover）。比如大家可能都知道些火星探測器
（Mar's Rover），相關的材料可在下面的網址中見到：

　　http://ranier.hq.nasa.gov/telerobotics_page/photos.html

　　H.Seraji 是控制系統部分負責人（之一）。我翻過他從1989年幵始到
1999年止的十年內公幵發表的所有技術文章。他十年的十几篇文章，翻來覆
去衹有一個東西，直到今年三、四月發表的為止，也包括他網頁上可見到的
。如果他沒撒謊的話，他的這個控制方法是用于Space Rover上了的。但很
遺憾，這套辦法非但不是什么智能方法，甚至即便在經典的机器人控制方法
中，也是簡單的不能再簡單的了，數學程度限制在高中。我一直很奇怪他怎
么能把這么簡單的一個東西翻來覆去地發，而且都是在机器人最好的雜志上
和會議上的。想來想去，唯一能拿的出手的理由就是他的東西是确确實實地
在一個机器人上得到了應用了：而這對絕大多數的方法來說，都是不可能的
。

　　机器人是最沒意思的東西了。煩了，不說了。　　

　　
CG