送交者: 蛮人 于 January 13, 2000 02:59:02:
智能、数字化及其他
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送交者: 蛮人 于 December 29, 1999 15:03:27:
这是下午在读书那里写的帖子。这是我第一次写的一些和本行当
相近的文字，大概也是最后一次，因为我是不想在网上谈这些的。
既然大概仅此一次，不如也贴到这里，让老朋友们也瞧瞧～ 都是
自己的胡扯，一家之言。
CG
－－－
智能、数字化及其他
方舟子在他的乐观地预测未来的一文中提到：“由于人工智能技术的成
熟，将出现在思维方式、感觉、情感等各方面都跟人类没有任何差别的真正
的机器人”。这里的定义欠明晰。人工智能技术只是机器人控制中很小的一
个方面。而恐怕在未来相当时期内，人工智能技术对机器人的发展也办不了
太多的事情。
机器人是个包容万有的大杂烩。其灵魂是控制系统：虽然灵巧机械设计
可以在一定程度上取到弥合之作用，但控制系统仍是其核心。有个朋友在一
家非常大的汽车公司工作，那家公司给世界上诸多最有名的汽车生产除了整
体组装外的大多数主要元件、设备。曾和他谈过几次，讲到那些王牌汽车的
控制是怎么回事，让我咋舌：居然大多数还停留在低文凭素质的机械工人之
经验设计的角度，王牌汽车外观上看的漂亮，控制看得可靠，一旦知道它是
怎么实现的，我看大概还不如坐手扶拖拉机安全。我原来还以为经验只在上
海飞机制造厂生产麦道飞机时拧紧铆钉时用的上，原来这里也不过如此。而
且据我所知，这也是十分普遍的现象。他曾提到一个他们那里投资了几百万
美金花了多少个人年没解决的一个控制问题，等我听他费尽口舌描述完了之
后，不禁哑然失笑。说这些是说，实际和理论之间的差距，就是如此之大，
在北美这个最先进的号称数字化、一切自动化的被吹的玄乎又玄的地方，如
果你一旦窥视了其之内核之运作，就会发现大多数其实都是朦人的。
控制分传统控制手段，即基于严格数学之控制方法、包括经典控制和非
经典控制，和非传统控制手段，包括传统的人工智能方法（AI）、联结主义
方法（如神经网络NN）、基于模糊理论的方法（FUZZY），等等。基于强大
检索功能基础上之传统AI方法（说白了就是个海量检索系统，虽然有各样头
面），在机器人系统中最多只能在高层上得到应用。AI从五十年代以来，自
身至少曾两次陷入全面危机；NN也曾两次陷入灭顶的危机，其在实际系统中
的应用更受到很多方面的限制。基于NN的控制器结构相对复杂，而且设计参
数比较多，其效果还不见得比用最简单的PID控制器好多少。这方面我曾作
过试验，作了比较。我本身在NN上也有些不错的结果，但那是为了应付老板
的。FUZZY则基本是扯淡，玩家家的把式。以前曾选过FUZZY的课，教课的是
这个行当的PRESIDENT，玄玄乎乎的样子，把本来很简单的东西搞成神乎其
神的样子，可最终还是逃不了被人留下就那两刷子的感觉。去年Zadeh（模
糊数学创始人；有一个很聪明的人不服气，要和他争这个创始人的名头，自
己另搞一套，结果现在大概很不得志）曾给作过一个报告，说他有个好友是
Caltech著名的物理学家，九四年他生日（大概是七十吧）给他发了个传真，
说是希望他能足够长寿，以看到日本这一被他搞的疯狂的国家、一旦有天从
走火入魔中醒悟过来，将会作出怎样愤怒的反应。
这些至少说明，目前主要的几种智能方法，其可预见的前景远不是那么
乐观。一个很有名的家伙曾说，至少到现在为止，能用现在所谓的“智能”
方法办到的事情，用严格的数学方法都能办到，而且办的更好；所谓办的更
好是，严格的数学方法，只要它能办到，就能保证不会出错。而各样“智能
”之方法，通常却不能保证这一点：既然如此，要“智能”又有多大的意义
？看来智能研究确实有些致命的弱点，在这些弱点未被克服之前，其自身之
命运堪虞，更遑论给其他领域带来光明了。
智能的研究有一个根本的瓶颈，这个瓶颈如果不能解决，则一切我想都
将难有根本进展。这个瓶颈能否最终解决，我以为还有赖于能否有个全新的
“数学工具”－－如果我们也叫它“数学”的话－－之被提出。只要描述智
能的新工具、方法没有被有效的提出，这个结就不会被解开，智能研究自身
之发展大概就不会有什么宏远的前途。
当然，我前面提的都是基于计算机之所谓智能，而不是生物智能研究。
此二者如果能被有效地结合在一起，倒是一条出路，如所谓的脑芯片移植等
等；但即便如此，我仍以为真正意义上的“智能机器人”之出现，恐怕还不
是指日可待的事情。
另外，方舟子文中对数字化的那样的乐观，我是并不同意的。数字化有
数字化的问题，模拟信号数字化之后必会带来失真，这是不能避免的。这个
失真我们现在或可以容忍，但如果将来发展到了有一天，时代及对系统性能
之要求已经对这个失真不再能容忍时，大概数字化的进程将会受挫。模拟之
被数字化的失真是不可避免的，而数字化的尽头却是可以预见的：光芯片一
旦被付诸于实用，之后还有什么更好的东西呢？只要相对论仍被承认，则光
芯片应该是数字化的尽头了。
这些还都是基于理想之情况来说的。其实即便在目前，在实际很多应用
设计中，都已发现数字化系统远非其信誓旦旦所保证的那么好。举个例子：
波音777 是首种型号全面实现无图纸设计的飞机，波音公司曾为此很得意了
一阵子。但很快被在飞机设计中并不算常见的接连几次事故搞的灰头土脸，
大概就不再吹了。以前曾和麦道的人聊过，他还以此很挖苦了波音几下（麦
道已被波音收购，但那是出于其他原因）。最近一阵波音飞机又连出了一些
源于设计的事故，据说大都是计算机自动设计的后遗症。波音公司的总裁现
在大概不会再相信计算机的魔力了吧？当电传操纵系统刚出现时，一些乐观
的设计师们认为手动操纵系统的末日到了；结果等连摔了几架飞机之后，就
变老实了。现在大概绝大多数的电传控制的飞机都会同时备用一个手动操纵
系统了。有了这个教训，大概现在的飞机设计师应该不会再作着让计算机或
智能控制代替飞行员的一切职能的梦了？
因此，我相信数字化并不会代表未来的一切。对于数字化所能带来的益
处，将会渐渐地被它所带来的负面影响所抵销。等双方达到了一个均衡状态
时，它所能带来的益处也就达到了饱和。那时，或者大家又会回过头来感念
人工或模拟的好处，和讨厌数字化和计算机化了－－事实上，现在大概很多
人就已经有了这样的感觉了。
一百年前物理学家曾喊着物理学上空飘着乌云、遮住了太阳的光芒，结
果物理学非但没有终结，相对论和量子力学却冒出来了，更带来了几朵蘑菇
云，倒使人类自此永久苟活于大终结的阴影中。五十年代当人工智能刚被提
出时，创始人曾雄心勃勃地提出几个十年计划，照他那个计划，大概到今天
，我们该给人工智能控制的机器人端茶倒水了。可实际呢？主要把电源一拔
，大多数的机器人还只是一堆烂铁；现在读控制的，大概只有在实在作不下
去毕不了业时，才会去拿它当救命稻草，发几篇文章凑数。前些年搞哲学的
人也哀叹着自己快失业了，可前阵看了本书，有人又给展望了下，天，感情
它那拨现在也回光返照了，而且就业市场看来还一片大好呀！一九九九年再
过两天就到头了，这个世界却一点都没现出快完蛋的样子，每天太阳照样升
起、落下，形如蚂蚁的人们还在那里吭吭哧哧地为吃喝拉撒睡操心，网上闲
极无聊的人还在那里日复一日地瞎扯淡：世界看来一时半会还完不了，而诺
查丹玛斯那老不死的幽灵，这回看来是要彻底地完翘翘了。
人类就是如此：每在要对未来作出展望时，总是或者乐观极顶而踌躇满
志，或者悲观到底而绝望跳楼。其实极端的乐观或极度的悲观，都是没有必
要也无现实根据的。未来既不那么好，也不那么坏；人类最后总是身不由己
地在好和坏之间的数不清的羊肠小道中，选择一条不算好也不算坏的路，跌
跌撞撞蹒蹒跚跚地朝前走去。
CG
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CG， 那方舟子先生到底何处落脚？ - 大江 (153 bytes) 15:22:28 12/29/99 (9)
舟子还是个有信念之才子 - 蛮人 (112 bytes) 15:38:00 12/29/99 (3)
CG整个是方的肥狗胖丫鬟。：) - 棒棒糖 (0 bytes) 17:11:52 12/29/99 (0)
准备有空一访。。。。 - 大江 (22 bytes) 16:36:37 12/29/99 (0)
这帖怎么象是小姑娘夸情郎的？ - 开个玩笑 (0 bytes) 16:19:07 12/29/99 (0)
撼百女易，撼方肘子难！ - 蒙汉 (92 bytes) 15:36:39 12/29/99 (4)
最新消息， 有那几兄弟看老方不过眼要拿老方 - 远东 (36 bytes) 17:53:55 12/29/99 (0)
本人也只是欲一观其究竟而已， 现在并无“撼”的问题。 - 大江 (126 bytes) 16:35:48
12/29/99 (2)
要想全面了解形势，有一唤作 - 蒙汉 (99 bytes) 17:27:23 12/29/99 (0)
我相信老兄不会成为“恐方兄”的 - 蒙汉 (26 bytes) 17:21:20 12/29/99 (0)
再说机器人 - 蛮人 (3866 bytes) 15:04:16 12/29/99 (0)
再说机器人
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送交者: 蛮人 于 December 29, 1999 15:04:16:
回答: 智能、数字化及其他 由 蛮人 于 December 29, 1999 15:03:27:
再说机器人
才刚谈到机器人。因为我虽然非常支持科普，但我自身却是世界上所能
找到的最蹩脚和糟糕的适合这样事情的人，而且我对机器人也只是窥其一面
，还谈不上对它有多大的了解。不过可以多说几句，凑合让对机器人不是十
分了解的朋友有些认识。
起先谈到机器人的灵魂－－控制系统设计问题。实际上，虽然现在基于
严格的控制方法非常之多，但理论再发达，在实际上能被付诸实用的，却寥
寥无几－－如果不是没有的话。搞控制的人也有到了尽头的感觉。知道两个
控制界可称大腕的人，一个是经典线性控制理论的屈指可数的几个人之一，
二十几年前的IEEE FELLOW（这一行到头的东西了），一个是非线性控制中
非常重要的一种－－鲁棒控制的大虾（三十几岁就是FELLOW），他们就或因
为接不到项目穷而没法带学生，带了学生也还有因为实在没有合适的题目，
或作不下去而草草逃窜的。
理论和实际中的距离，非常之大，有时大到没边的地步，使得理想基本
没有现实之意义，形同做梦。这是老板费了两年多的时间想说服我，直到最
后我自己亲自作了试验，才知道果然如此。
理论上漂亮的控制方法千千万，由于各样的原因，绝绝绝绝大多数都只
是纸面上的东西。理论上完美的方法要想在实际上得到很好应用，大多有很
多的前提条件，这些条件限制了它的实用。最终的限制，就是性能价格比：
钱的问题。举个例子，智能机器人要想实现最基本的“智能”，单从硬件上
看，就有几个最基本的条件：高性能的传感器，高速低体积的On-board计算
处理系统，低体积大容量高存取速度的海量存储器，等等。所有这些，同时
还必须要考虑到费用上的可承受：毕竟没有几个人能象NASA那样是美钞存储
库。而现在绝大多数功能稍微复杂些的实用机器人（不是指的工业中应用的
简单机械臂。而是如移动机器人等），通常价格都在数万、数十万甚至数百
万美元上，这还不包括维护费用：这些对于一般人来说，无疑是天文数字了
。
其实单以上面所提到的传感器为例。理想的机器人控制器需要基本的位
置、速度和加速度信号。而实际上，速度传感器的价格就相当昂贵，而精确
的加速度传感器本身设计上相当困难，现有的价格也极为贵重，即便是NASA
所设计的专用机器人，似乎也并少有采用它的。然而，控制的效果，无论是
非智能的传统控制器也好，还是所谓“智能”的非传统控制器也罢，都直接
和传感器相关的。因为任何的控制信号都是根据传感器所采集来的信号作出
的。目前，传感器技术本身据我所知就举步维艰，则后续步骤再好，也是难
有全然弥补它的。而试图用神经网络或模糊控制等“智能”方法稍微弥补传
感器的缺陷的企图，在实际中的效果也是相当有限的，这些都是目前的现状
，不能回避。
事实上，所谓智能系统在实际机器人中的运用，大概还没有。大多数的
结果都是停留在书面上，文章发完了，也就完了。极少数由于资助单位是巨
无霸式的款爷（如NASA），因此可以将其应用于一些试验机器人上，或者用
于控制极少数量机器人（比如就一个。如果多于五个机器人，大概就算是批
量了）。但这些都还是实验室的结果，离开实用，实在还有十万八千里的距
离。单单传感器的性能价格比没上去，复杂机器人的实用化就不是个现实的
想法，而所谓的智能机器人，更是有些不着边际了。智能机器人搞的比较好
的MIT智能机器人实验室，也还不超过前面所说的这个初级阶段。
其实即便是NASA的机器人，虽然我无法窥视其之核心技术，但根据我的
跟踪，大概其控制手段不会复杂到哪里去。这里我只举一个例子，就是NASA
搞的空间机器人（Planetary Rover）。比如大家可能都知道些火星探测器
（Mar's Rover），相关的材料可在下面的网址中见到：
http://ranier.hq.nasa.gov/telerobotics_page/photos.html
H.Seraji 是控制系统部分负责人（之一）。我翻过他从1989年开始到
1999年止的十年内公开发表的所有技术文章。他十年的十几篇文章，翻来覆
去只有一个东西，直到今年三、四月发表的为止，也包括他网页上可见到的
。如果他没撒谎的话，他的这个控制方法是用于Space Rover上了的。但很
遗憾，这套办法非但不是什么智能方法，甚至即便在经典的机器人控制方法
中，也是简单的不能再简单的了，数学程度限制在高中。我一直很奇怪他怎
么能把这么简单的一个东西翻来覆去地发，而且都是在机器人最好的杂志上
和会议上的。想来想去，唯一能拿的出手的理由就是他的东西是确确实实地
在一个机器人上得到了应用了：而这对绝大多数的方法来说，都是不可能的
。
机器人是最没意思的东西了。烦了，不说了。
CG