数字孪生和仿真计算对智能化的意义非常大。为什么呢?今天我从一个角度来看分析:对比分析人类决策的方式。在我看来,人的决策大体有三种方式。
第一种是直接给出答案:就这么做了。这时,脑子里往往有成熟的案例、也就是有知识。
第二种是算一算再给出答案。这时,因为脑子里面有个成熟的“模型”,但需要算一下。
第三种需要想一想。“想一想”的过程,往往就是给出若干方案,然后再分析这些方案会遇到什么问题,得到什么结果。也就是说,需要有个比较和分析的过程。
在我看来,计算机的决策,其实也是对应这样三种方式。
第一种也是直接给出答案。PLC里面的梯形图、IF THEN 语句、近邻方法等就是这样的。我常说的“吴淑珍式的智能”,就是人的知识数字化、软件化。
第二种情况对应各种数学模型和算法。比如PID算法、最优化算法等等。学术界最喜欢的就是这些东西了,能显得很有水平的样子。
第三种情况想一想:这其实就是做仿真啊!先找出若干可能的做法,分别模拟一下会遇到什么情况,选出一种合适的。数字孪生用来存储特定对象的(相对)完整信息,就能支持这种做法。当然,前提是大数据和互联网技术的发展,决策所需的知识和信息都能存起来、都能得到,而且算力足够强大。
有了数字孪生,机器的智慧是不是就能和人相比呢?也不是。
人其实会遇到无法决策的情况,比如缺乏知识和信息时。这个时候,人还是有办法的。比如,请教别人、阅读文献,必要时在实践中摸索、在行动中学习,在学习和实践中决策。也就是说,人类获得信息和知识的途径是开放的,而不仅仅是脑子里面的固有的那点知识。这一点,机器暂时还做不到。
最后提醒一下:虽然数字孪生和仿真的意义巨大,但从短期看,这两项技术的适用场景并不多。少数大企业、先进企业可以探索一下,但绝不能一哄而上。未来重要的东西,当前不一定适合。我写这点东西主要是因为兴趣,想把道理想清楚。
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