編者按

本文譯自俄羅斯《標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量》2020年第10期，作者阿列克薩特勒·切薩里寧是俄羅斯科技大學(xué)計(jì)算機(jī)和信息安全部主任、技術(shù)科學(xué)副博士，謝勒蓋伊·格羅特崽斯金是俄羅斯科技大學(xué)管理信息技術(shù)部教授、技術(shù)科學(xué)博士。

20世紀(jì)初，愛因斯坦提出了相對(duì)論，海森堡和薛定諤闡述了量子力學(xué)的基本原理，發(fā)現(xiàn)微觀世界適用概率定律。非平衡熱力學(xué)的創(chuàng)始人之一普利高津和他的學(xué)生們成功地改變?nèi)藗儗?duì)世界的決定性看法：在這個(gè)世界里，對(duì)系統(tǒng)狀況的了解可以明確地描述未來。很明顯，不確定性不僅存在于現(xiàn)有知識(shí)體系和不完善工具里，還存在于世界模型本身。

統(tǒng)計(jì)思維

威爾斯在100年前寫道：“總有一天，統(tǒng)計(jì)思維對(duì)公民而言與讀和寫一樣重要。”很難說是什么原因賦予這位著名的英國科幻作家這種想法，但現(xiàn)實(shí)生活證實(shí)了他的觀點(diǎn)：現(xiàn)在人們普遍意識(shí)到，缺乏統(tǒng)計(jì)思維與教育不足或者說普遍認(rèn)知不足有關(guān)。

然而，統(tǒng)計(jì)結(jié)果有時(shí)會(huì)被明顯懷疑?；ヂ?lián)網(wǎng)上充斥著關(guān)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的嘲弄，比如19世紀(jì)英國政治家季思拉埃利的言論“謊言，無恥的謊言，統(tǒng)計(jì)”，就遠(yuǎn)不只是對(duì)它本身的輕視了。通常情況下，我們會(huì)提到“醫(yī)院的平均溫度”，但對(duì)統(tǒng)計(jì)而言實(shí)際上并沒有這種東西。

在日常生活中，我們會(huì)不知不覺地從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度思考問題，尤其發(fā)生過程參數(shù)的自然離散現(xiàn)象時(shí)。例如，我們帶著一定的時(shí)間余量去上班，以防萬一我們遲到。很明顯，出行越重要，遲到的代價(jià)也就越大，也就意味著我們?cè)揭懈嗟臅r(shí)間余量。

回顧一下。統(tǒng)計(jì)思維緣起于一個(gè)實(shí)際的任務(wù)，以解決1923年著名電話發(fā)明家貝爾實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的產(chǎn)品缺陷問題，當(dāng)時(shí)問題擺在休哈特面前。在實(shí)驗(yàn)過程中，休哈特確立了世界多變性的根本作用，并提出了一種減少其對(duì)決策影響的方法。統(tǒng)計(jì)思維的出現(xiàn)，為現(xiàn)代質(zhì)量管理系統(tǒng)理論創(chuàng)造了先決條件。

休哈特提出了統(tǒng)計(jì)過程管理的理念，并奠定了統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制的基礎(chǔ)。為了確定當(dāng)前的狀態(tài)，他創(chuàng)建了帶有邊界的控制圖。在邊界里，表示應(yīng)該控制在該參數(shù)值狀態(tài)下的過程；超越邊界，則意味著由于特殊原因，這個(gè)過程變得無法控制，需要識(shí)別和消除特殊原因。

現(xiàn)在人們普遍認(rèn)為，質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)是休哈特-戴明循環(huán)，每個(gè)階段都應(yīng)當(dāng)采用統(tǒng)計(jì)思維的原則。

統(tǒng)計(jì)思維是基于多變性理論，從而決定是否干預(yù)，以及如果有必要，決定由誰和什么時(shí)候來干預(yù)的一種方法。俄羅斯學(xué)者阿特列勒和施貝勒對(duì)統(tǒng)計(jì)思維的起源和變異理論的基礎(chǔ)進(jìn)行了研究，提出一個(gè)更普遍和簡(jiǎn)潔的定義：“統(tǒng)計(jì)思維是在一個(gè)飽受易變性之害的世界里做出系統(tǒng)性決策的能力?！?/p>

隨著工業(yè)4.0的到來，統(tǒng)計(jì)思維變得前所未有的熱門。不同來源和時(shí)間、不同的真實(shí)程度的信息，意味著不同的真實(shí)，因而必須分析大量的不同種類的數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）。在不斷成長(zhǎng)、快速變化的信息體量和速度面前，世界上幾乎沒有任何分析者能夠勝任。數(shù)字化時(shí)代現(xiàn)代企業(yè)日常處理的數(shù)據(jù)總量早已超過十億字節(jié)，而且還在不斷增加。在人工智能方法基礎(chǔ)上建立的新技術(shù)，已經(jīng)開始幫助分析師們。若干已經(jīng)被證實(shí)有用的工具，可以用來實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)思維。

智能思維

今天我們碰到的問題，是如何正確使用現(xiàn)代方法和算法。因?yàn)樗鶓?yīng)用數(shù)據(jù)的多樣性、矛盾性、成熟度、真實(shí)性和相關(guān)性，這有時(shí)非常困難。在這種情況下，最重要的任務(wù)是將數(shù)據(jù)通過“工程”形式轉(zhuǎn)化為實(shí)現(xiàn)算法所需要的類型，使其能夠最大限度地利用有用信息并消除無用數(shù)據(jù)。

確定人工智能的方法和算法頗難，同樣困難的還有培訓(xùn)，以及怎么選擇啟發(fā)式、確定系數(shù)、教學(xué)模式等。有時(shí)模型的學(xué)習(xí)過程就像一個(gè)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)。然而，數(shù)據(jù)處理、算法選擇和模型構(gòu)建還只是工作的一部分。模型需要根據(jù)不斷出現(xiàn)的新的要求、數(shù)據(jù)、獲得條件等具體情況，不斷調(diào)適、加以控制。此外，分析師還必須掌握在哪里使用某種模型、怎樣實(shí)施某一方法或算法、什么方式能達(dá)到最大效用、所使用模型的可靠性如何等。

概括起來說，今天我們已必須具備智能思維，也允許使用大量數(shù)據(jù)構(gòu)建復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型。這就是在管理現(xiàn)代系統(tǒng)方面獲得重大優(yōu)勢(shì)的方法。

當(dāng)涉及到不同的數(shù)字系統(tǒng)時(shí)，通常會(huì)出現(xiàn)一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)，也是系統(tǒng)中最需要關(guān)注的部分，那就是人。但自動(dòng)化使得許多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域能夠消除這一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)。

人工智能的應(yīng)用使數(shù)字生產(chǎn)系統(tǒng)更加靈活和高效。值得注意的是，現(xiàn)有的人工智能基本上在更高水平上解決了同樣的自動(dòng)化問題。這種人工智能被認(rèn)為是“弱”的，在，而一個(gè)被認(rèn)為“強(qiáng)”的人工智能可以建成有創(chuàng)造力的全新事物。但這是對(duì)未來的展望，我們必須認(rèn)識(shí)到，在目前，創(chuàng)造力尚是人類的特權(quán)。

在第四次工業(yè)革命中，質(zhì)量的提高或減少與眾所皆知的人為因素密不可分。有兩種方法可以解決這一問題：要么用通用機(jī)器人取代一個(gè)人，這個(gè)理想在不確定的遙遠(yuǎn)未來；要么現(xiàn)在就以智能思維訓(xùn)練一個(gè)人。

當(dāng)然，實(shí)現(xiàn)第二個(gè)選項(xiàng)非常困難，因?yàn)槿斯ぶ悄艿姆椒ò藖碜圆煌R(shí)領(lǐng)域的元素，比如概率和數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論、算法和編程、信息學(xué)和模擬等。

根據(jù)我們的研究，列出了數(shù)字化生產(chǎn)管理中應(yīng)該使用的7種基本人工智能方法。

·模糊邏輯；

·機(jī)器學(xué)習(xí)（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；

·大數(shù)據(jù)分析；

·博弈論；

·模擬（數(shù)字模擬、多代理模擬）；

·進(jìn)化算法；

·專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)。

人工智能和大數(shù)據(jù)

智能思維應(yīng)該在需要的地方被使用，尤其是面對(duì)困難挑戰(zhàn)可以帶來重大優(yōu)勢(shì)的地方。一般來說，這些任務(wù)與大數(shù)據(jù)處理直接相關(guān)。大數(shù)據(jù)的概念具有各種屬性，如Visualizat（可視化）、Variability（變化性）、Viability（可行性）、Veracity（真實(shí)性）、Velocity（速度）、Variety（類型）、Volume（體量）、Value（價(jià)值），這些都需要運(yùn)用智能思維去解讀。

人工智能的標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)是基于大數(shù)據(jù)的智能系統(tǒng)去解決各種預(yù)測(cè)問題，即使智商（IQ）最高的人也無法承擔(dān)。因?yàn)槿瞬荒芟耠娔X那樣處理信息，也不能像現(xiàn)代計(jì)算機(jī)那樣分離處理過程。因此，顯而易見的解決辦法是，將處理大數(shù)據(jù)的智能思維過程轉(zhuǎn)移到現(xiàn)代計(jì)算設(shè)備上。在這種情況下，需要“人”能夠開發(fā)和編程必要的算法，并控制機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量和信息的真實(shí)性?？梢园鸦诖髷?shù)據(jù)創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)的過程分為下列幾個(gè)階段。

·確定可以通過人工智能有效解決的問題及其范圍；

·識(shí)別出待解決問題所必需的數(shù)據(jù)和屬性，對(duì)它進(jìn)行預(yù)處理；

·建立一個(gè)合適的人工智能算法來有效解決這個(gè)問題；

·確定如何將擬議中的人工智能嵌入到目標(biāo)系統(tǒng)中。

因此，人類在創(chuàng)造復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)智能思維的任務(wù)是：在人工智能幫助下，合理解決對(duì)事物領(lǐng)域和問題定義的系統(tǒng)分析，以及為達(dá)此目的來使用/構(gòu)造有效的人工智能算法。

技術(shù)發(fā)展的緊迫挑戰(zhàn)是建立具有大批、多種、完整和協(xié)同作用的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。它只能通過人工智能處理大數(shù)據(jù)的有效算法來解決，這需要人類的智能思維。

結(jié)論

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，人工智能的作用將會(huì)增加，因此智能思維的發(fā)展是現(xiàn)代工程師和管理者的首要任務(wù)。隨著時(shí)間的推移，智能思維將變得和如今的統(tǒng)計(jì)思維一樣平凡。

讓我們?cè)囍o人工智能一個(gè)先驗(yàn)定義：這是一種采取基于人工智能方法的系統(tǒng)決策能力。

也許，我們的表達(dá)會(huì)被指責(zé)為某種程度上的“歪曲”，對(duì)此我們不作爭(zhēng)論。但為了明確“統(tǒng)計(jì)思維”理念的清晰理解，曾經(jīng)需要幾乎一個(gè)世紀(jì)的時(shí)間。在21世紀(jì)，“年被壓縮成時(shí)刻，世紀(jì)被壓縮成時(shí)刻”，因此更精確的表達(dá)可能會(huì)更快呈現(xiàn)。

用一句頗具誘惑力的話來結(jié)束這篇文章：“總有一天，智能思維將成為與人們的讀和寫一樣的必需品。”