工业互联网的算法机制问题

2020-01-15 09:27:39 文/蝈蝈创新随笔 作者/ 郭朝晖 工业互联网

利用工业互联网,不仅让人可以离开机器(比如无人机),避免劳苦、危险的工作,更是能够增加协同、共享和知识复用能力。对工业企业来说,后者的价值更大。

我们可以从人和机器的关系的角度来理解传统的机械化、自动化、信息化:

机械化是人操作机器;自动化主要是机器之间的协同;信息化往往是人与人的互动。所以,工业互联网往往意味着人机关系的改变:人管控Cyber空间,Cyber空间控制物理的机器。与传统的机械化相比,人不是直接操作机器了。

GE《工业互联网》提到三个要素人、智能机器、高级算法。利用工业互联网,不仅让人可以离开机器(比如无人机),避免劳苦、危险的工作,更是能够增加协同、共享和知识复用能力。对工业企业来说,后者的价值更大。

互联网扩大了空间范围,意味着可配置资源的数量剧烈增加。进而意味着系统协同的复杂性增加,也意味着数据和知识共享能力的增加。一方面你,这种变化会扩大优化空间、带来经济价值;另一方面,也决策要求也会超出人类脑力的极限。这个时候,高级算法在Cyber空间的自主或辅助决策就变得重要起来了。于是,高级算法的价值也就体现出来了。

不要把高级算法想得太复杂。这些算法几乎都是人们可以理解的。但变成计算机算法以后,可以更快地反应、决策效果更准确并保持最优。

从这种角度看,高级算法往往是把人的知识转化成机器的知识。这时,机器决策可以弥补人脑的各种不足。在常规、标准的场景下,机器定量决策的能力有可能完胜人类专家。然而,人有人的用处。在特殊、突发复杂场景,人类做出定性决策的能力,远远超越机器。所以,人类的作用不仅是Cyber空间的完善、提供高级算法,更是参与解决机器不易解决的问题。所以,工业互联网的一个重要的优势,是人机决策能力的互补。这是工业互联网重新定义人机边界的另外一层含义。

有个问题困惑了我很长时间:工业互联网是否意味着直接连接物理设备。现在基本上想明白了:关键是智能决策有没有价值、有没有优势。能直接连接、获得实时数据最好,但也不是必须这么做。现实中有几个案例,就给了我很深的印象。

总之,高级算法(机器决策)利用人的(知识)优势、弥补人的(决策效率等的)不足,而人类又去弥补高级算法在灵活处置个性、特殊问题方面的不足。两者加在一起,去完成大尺度的、复杂的实时资源配置(优化)问题、创造新的价值。

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