焦建霖

摘要：近來，自動控制理論在人工智能工程實踐中迅速發(fā)展，本文綜合分析了自動控制理論和人工智能的概念、研究方法、發(fā)展方向及二者間的關系，進一步舉例分析了自動控制理論在人工智能的應用，如軟件流程自動化技術（RPA）和機器人行為控制技術。通過上述分析能夠理清二者間各自的發(fā)展脈絡及相互交叉，從而有助于從事控制理論和人工智能的科研人員進行參考和研究，進一步發(fā)展交叉學科的應用。

關鍵詞：自動控制理論; 人工智能; 軟件流程自動化; 機器人行為控制技術; RPA

隨著人工智能的快速發(fā)展，自動控制理論在人工智能中的應用日趨廣泛，逐漸形成了一門自動控制和人工智能交叉的智能控制學科。無論是神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，還是機器人的開發(fā)應用都需要自動控制理論的理論基礎。因此本文嘗試對自動控制理論和人工智能的結合進行總結，從而牽引出自動控制理論在人工智能中的應用。

一、自動控制理論簡述

1.自動控制概念

自動控制理論是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設備或裝置，使機器、設備或生產(chǎn)過程的某個工作狀態(tài)或參數(shù)自動地按照預定的規(guī)律運行。自動控制理論是以反饋控制為基礎的自動調節(jié)理論，使受控制的對象按照預期的規(guī)律進行變化。

為了實現(xiàn)多樣化的控制目的，首先將被控對象和控制裝置有機地結合起來形成一個整體，這個整體稱為自動控制系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)中，輸出量是要求被嚴格控制的物理量，一般要求它保持在一定誤差限內(nèi)，如角速度、迎角;而控制裝置是對輸出量施加控制的機構，可以采用多種方式、不同原理進行控制。

2.自動控制理論發(fā)展歷程

隨著生產(chǎn)力的不斷進步，自動控制技術也在不斷發(fā)展，尤其是自動控制在人工智能中的應用，更是反向推動著自動控制理論的更新?lián)Q代。自動控制理論的發(fā)展可概括為以下三段：

（1）經(jīng)典控制理論：主要研究線性定常系統(tǒng)，利用線性常微分方程來分析系統(tǒng)穩(wěn)定性，一般只研究系統(tǒng)的外部特性即單輸入單輸出特性。具有代表性的研究方法是頻率分析法和根軌跡法;

（2）現(xiàn)代控制理論：在原有經(jīng)典控制的基礎上進一步研究多輸入多輸出問題，一般使用狀態(tài)空間的時域分析法。在此階段，計算機的發(fā)展和應用為現(xiàn)代控制理論打下了應用的基礎，滿足了分析復雜問題的嚴格要求。具有代表性的研究方法是動態(tài)規(guī)劃理論、極大值原理和多變量最優(yōu)理論，狀態(tài)空間方法的核心部分就是最優(yōu)化理論;

（3）智能控制理論：是近年發(fā)展起來的人工智能與自動控制理論的結合，它主要針對現(xiàn)實環(huán)境中被控對象、控制任務和各項參數(shù)的復雜性，核心是利用人工智能的成果指導和解決控制系統(tǒng)中的復雜問題，比如模型的不確定性、傳遞函數(shù)的高度非線性、參數(shù)的龐雜性等。具有代表性的方法是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制和專家系統(tǒng)控制。

3.自動控制理論發(fā)展現(xiàn)狀與前景

隨著科學技術的發(fā)展，自動控制理論已經(jīng)廣泛應用于機械、化工、電力、航空航天等領域，并逐步向醫(yī)學、環(huán)境、經(jīng)管等其他社會領域擴展，給各個學科的相互交叉打下了堅實的基礎。

自動控制理論的發(fā)展和應用不僅給生產(chǎn)過程帶來自動化、解放了人類的雙手，從而進一步提高了勞動生產(chǎn)率，改善了勞動條件，極大地促進了社會的發(fā)展;而且給人類社會進一步發(fā)展人工智能、航空航天等高端科技奠定了基礎。

二、人工智能簡述

1.人工智能概念

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延申和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能作為計算機科學的一個重要分支，目的是分析人類智能和一些思維過程的性質并通過機器模擬人類智能和思維，從而達到像人類一樣思考的目的，甚至可能超過人的智能。

人工智能雖然是計算機科學的分支，卻遠遠超出了其范圍，因而逐步發(fā)展成一個獨立的學科。人工智能涉及計算機科學、心理學、語言學和哲學等廣泛學科，它和思維科學是實踐與應用的關系，處于思維科學的技術應用層面。目前人工智能在機器人、政治經(jīng)濟決策、控制系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)中得到廣泛應用。

2.人工智能主要研究方法

2.1大腦模擬（The human brain simulation）

使用數(shù)學分析方法和計算機模擬技術對神經(jīng)系統(tǒng)進行研究和模擬，從研究神經(jīng)元的物理模型、交互關系和神經(jīng)網(wǎng)絡的學習，到腦組織和神經(jīng)類型的量化計算等，從而闡明心理歷程的神經(jīng)機制。

主要研究問題有：神經(jīng)活動的基本過程：研究神經(jīng)元離子通道及其調控、突觸傳遞及其調控、神經(jīng)元受體及信號轉導、神經(jīng)活動的同步機理;學習和記憶的神經(jīng)機制：神經(jīng)系統(tǒng)因活動和環(huán)境等因素的作用而在結構和功能上發(fā)生改變，這種改變是學習和記憶等高級腦功能的基礎。研究產(chǎn)生這種可塑性、特別是神經(jīng)突觸的可塑性的機制以及學習規(guī)則。研究神經(jīng)元回路信息編碼及加工機理。

2.2子符號法（sub-symbol method）

由于上世紀八十年代人工智能的停滯不前，研究者開發(fā)了子符號法來解決符號系統(tǒng)無法模仿人類智能的特定問題。研究者提出在人工智能中引入控制理論，否定了符號人工智能而專注于機器人移動等工程問題。子符號法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和進化計算等方法。

2.3聯(lián)結主義（connectionism）

聯(lián)結主義的指導性啟示和主要靈感來自大腦或神經(jīng)系統(tǒng)，它把認知看成是網(wǎng)絡的整體活動。網(wǎng)絡是個動態(tài)的系統(tǒng)，它由類似于神經(jīng)元的基本單元和結點構成，每個單元都有不同的活性。隨著時間的衰減，外部輸入和其他單元的活性傳遞都會使一個單元的靜息活性發(fā)生動態(tài)的改變。聯(lián)結主義賦予網(wǎng)絡以核心性的地位，采納分布表征和并行加工理論，強調的是網(wǎng)絡的并行分布加工，注重的是網(wǎng)絡加工的數(shù)學基礎。聯(lián)結主義的中心原則是：心理現(xiàn)象可以用簡單且單位一致的互聯(lián)網(wǎng)絡來描述。連接和單元的形式對于不同的模型可以是不同的。例如，網(wǎng)絡中的單位可以代表神經(jīng)元，而連接可以代表人類大腦中的突觸

3.人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與前景

第四次工業(yè)革命正在來臨，人工智能已經(jīng)從科幻走向現(xiàn)實。隨著核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，人工智能終于在21世紀的第二個十年里迎來質的飛躍，成為全球矚目的科技焦點。

人工智能未來發(fā)展的五大趨勢：自主事物使用AI來執(zhí)行傳統(tǒng)意義上人類才能執(zhí)行的事務，如無人機、自動駕駛車輛等;大數(shù)據(jù)分析使用自動算法來探索和挖掘數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)任務的自動化，從而給現(xiàn)實決策提供指導;人工智能驅動開發(fā)將AI嵌入到應用程序中并使用AI作為開發(fā)過程中創(chuàng)建AI驅動的工具、技術和方法，如專家系統(tǒng)、測試系統(tǒng)和設計系統(tǒng)等;智能空間是將科學技術集成于日常生活中，并結合商業(yè)、工業(yè)等對智能城市進行設計;量子計算是一種非經(jīng)典計算，它基于亞原子粒子的量子態(tài)，它將信息表示為量子位或“量子位”的元素，從而獲得遠超常規(guī)計算機的計算能力。

三、基于自動控制理論的人工智能應用

1.軟件流程自動化技術（RPA）

RPA，即Robotic Process Automation（軟件流程自動化），是指用自動控制理論代替在各個行業(yè)中本來是由人工操作計算機完成的工作。它讓軟件機器人自動處理大量重復的、基于某種設定規(guī)則的工作流程任務。比如：在企業(yè)的業(yè)務流程中，通常有紙質文件錄入、證件票據(jù)驗證、從電子郵件和文檔中提取數(shù)據(jù)、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移、企業(yè)IT應用自動操作等......軟件機器人能準確快速完成這些工作，能減少人工錯誤、確保零失誤、提高效率、大幅度降低運營成本。 RPA依靠先進的自動化技術，極大減少了開發(fā)成本和開發(fā)周期，實現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部跨系統(tǒng)及工作流程的自動化工作，在提高生產(chǎn)效率的同時降低了成本。

RPA軟件自動化腳本類似于軟件自動化測試的腳本，軟件自動化測試的腳本在操作應用出現(xiàn)異常時只要記錄錯誤信息并截屏。RPA的腳本則要求進行反饋處理，針對流程中所有可能出現(xiàn)的異常情況進行一定的反饋，從而提高流程運行的穩(wěn)定性。此外，RPA還要添加更多的檢查點，以確保每個流程執(zhí)行無誤。RPA腳本應用在成熟的系統(tǒng)之上，一旦構建完成且穩(wěn)定運行，就可以做到盡量不修改。RPA中自動控制理論的應用還包括對象識別，通過對象直接操作元素，從而達到避免用圖像識別的目的，因為圖像識別的腳本不易維護。但有時由于RPA應用類型多樣化，采用對象識別有時不能在所有的應用上工作，而且工作后一般不修改，所以這時采用圖像識別的較好。

2.機器人行為控制技術

以自動控制理論在機器人機械手位置控制的應用為例。在工程實際中，上位機一般采用的是PC機，其作用是實現(xiàn)對關節(jié)運動軌跡的規(guī)劃、命令傳輸以及信息反饋;下位機一般采用的是MCS96單片機，其作用是定位機械手關節(jié)位置。微處理器控制系統(tǒng)的作用是與PC機進行信息交換，進而接受移動關節(jié)的指令，并進行即時進行反饋。此外，這一系統(tǒng)還能夠對關節(jié)的運動進行控制。該系統(tǒng)采用模糊控制方法，不僅能夠減小控制系統(tǒng)的誤差，還能夠提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另外，還有一種機器人由連桿和滾輪構成，其在移動過程中，主要依靠的是后補的兩條滾輪。在這里自動控制理論的應用就能夠很好地體現(xiàn)其價值，并在工程實際中減少系統(tǒng)誤差。

此外，行為控制技術在應用過程中，還能夠實現(xiàn)對機器人行為計劃的有效操控。例如，在某個十字路口，若要對多個機器人的行為進行控制，難免會存在沖突與協(xié)調的問題。在實現(xiàn)這一目標的過程中，自動控制理論為其提供了分布式和集中式兩種行為模式。分布式行為模式一般過程是：首先對機器人所遇到的不同問題進行系統(tǒng)設置，然后設計機器人的行動規(guī)則，采用分布式行為模式，控制機器人在行為過程中面對沖突區(qū)域采取避讓的方式，從而達到合理、有效地操控機器人行為計劃地目的。

四、結束語

總而言之，隨著自動控制理論的深入發(fā)展，其在人工智能領域的應用也越來越廣。自動控制理論不僅可以應用于機器人行為控制、人工智能驅動，還可以應用于其他人工智能領域的方方面面。自動控制理論不僅能夠提高人工智能產(chǎn)業(yè)的準確度和精度，還能夠實現(xiàn)機器人的智能化、自動化。但是目前自動控制理論還未普遍應用于人工智能。因此，未來應加大自動控制理論在人工智能中的研究和應用。

參考文獻：

[1]自動控制原理 第七版 胡壽松 科學出版社

[2]現(xiàn)代控制理論 劉豹 機械工業(yè)出版社

[3]自動控制原理學習指南 馮江 北京理工大學出版社

[4]人工智能導論 王萬良 高等教育出版社

[5]人工智能及其應用 王萬良 高等教育出版社

[6]人工智能基礎 高濟 高等教育出版社

[7]智能控制原理及應用 蔡自興 清華大學出版社

[8]工業(yè)機器人技術 郭洪紅 西安電子科技大學出版社