人工智能的惊人发展

当被要求为波音公司的 777 喷气机引擎设计一种更为有效的风扇叶片时，通用电气公司的设计者面对的是一堆让人心惊的数据。影响喷气机风扇性能和成本的因素加起来是一个天文数字。一台 1 秒钟进行 10 亿次计算的超级电脑要试过每一种组合得花数十亿年的时间。但是一种人工智能混合物—

—一种由遗传算法作补充的专家系统——在不到一周的时间内就解决了问题。

这种混合系统，人称“Engeneous”，它开始于一个数字染色体组合，其中的每一个染色体代表着一个设计元素。这些组合物在一起创造出几十种假想方案，最好的模式可以被“繁殖”，通过交换基因，产生出新一代的风扇叶片。其中有些叶片甚至更好。这种处理方法很快就自动导向各种能产生好方案的组合。只用了 3 天时间，通用电气公司就搞出了一个改进引擎效率达1％的方案——这在一个像喷气机引擎那样成熟的领域中决不是一个小小的业绩。通用电气公司的研究部经理说：“为实现 1％的改进，人们得以死相拼。”

在另外一个例子中，Engeneous 将电厂涡轮机的一种新型风扇的效率提高了 5％。令人吃惊的是，Engeneous 的遗传算法打破了某些专家系统的设计规则。人们一般认为，以前有效的东西是唯一可行的东西的前提，但是Engeneous 没有这种假设。因此，它可以发现人们可能失之交臂的解法。一旦你了解它，你就掌握了有关设计规则的新知识。由此它也可以使新的专家系统比以前更聪明。

但 Engeneous 算法能为解决极复杂的难题找到答案，却无法解释这种答案。普通的人类思维需要一些概念，以说明其处理过程。然而，这种模型可能导向错误，因为人们对大多数现实世界还很少有完全清楚的认识。但是遗传算法，还有神经网络，是由下而上揭示现实的。这种“无模型方法”可能打开新的认知窗口。

股票市场是个典型例子。人们设计统计模型，希望能预测期货或证券的价格指数的变动情况。但是，在牛市时发挥良好作用的统计系统在市场变坏时却陷入困境，结果，它们的神通就不可避免地被贬低了，因为股市处于一个不断变化的非线性的环境中。

花旗银行采用了混合的神经遗传学算法。该算法逐渐演化出一些模型，用于在多样化市场条件下预测货币的变动趋势。但是过去的表现并不能保证未来的收益。神经网络正是从这里介入进来。这些像人脑一样的电路能洞悉哪一种过去的模型更接近于目前的趋势，由于在 1992 年采用了这种方法，花旗银行已经使其货币交易的利润占其年利润的 25％——比大多数交易人员赚得多得多了。

人工智能也应用于许多工厂的制造管理。工业技术研究所的研究人员说：“制造业中令人讨厌的是：车间中的时间安排，在大部分情况下不能得到执行。每天早晨，计算机计算复杂的加工操作步骤，为当日生产做好一天的具体安排。但是如果某事出了差错，那些计划就全都没有用了。”无论这工厂是生产半导体器件的，还是生产汽车的，这种情况通常都能发生。

迪尔公司（Deere＆Co.）开始利用混合的人工智能来处理这种状况。它在工厂中用专家系统补充了遗传算法。如果一台机器坏了，遗传算法会马上

开始演化出一个新的安排。微电子与计算机技术公司（MCC）的工程技术人员，为化工厂采用了一种不同的混合思路，将模糊逻辑添加到神经网络上，从过去的大量数据中找出能使一种化工流程运行良好的东西。这个东西被用于模拟工艺流程。一旦模拟成功，这种软件就产生出能使现实工厂发挥最大效益的模糊逻辑规则。这种方法在 1990 年初次试用于伊斯曼化学公司的一家工厂，获得了极大的成功——改善经营达 30％。MCC 将这一技术独立出来，成立了一家 Pavilion 技术公司。今天，这家公司的软件正帮助化工、造纸和炼油等行业的 500 家工厂保持各自最大的产出。

自下而上的发现不一定是神经网络和遗传算法专有的。例如，Bacon—— 是一种由西蒙和纽厄尔在 70 年代编写的专家系统，只要给出关于太阳系的基本数据和一点提示线索 Bacon 就迅速地综合推导出开普勒运动第三定律，还重新发现了欧姆的电阻定律。西蒙说：“这表明伟大的科学发现，能由向一组相当简单的程序输入已知的数据而产生。”

今天，使用贮存于科学数据库中的大量数据，用类似于 Bacon 的软件进行梳理，谁知道会有什么样的新发现被引出来呢？已经有公司在搜索它们内部的数据库。这种做法常常能找出一些可以扭转竞争局面的新知识。

卡内基·梅隆大学的西蒙对计算机将比人类有更多的智慧这一点也深信不疑。他说：“我不明白人们为什么会对这一点感到恐惧。我们都知道，有人比我们更聪明，车子也比我们开得快。”为此，西蒙强调：“我们人类能经得起某些改进，而且我们也必须充分利用我们所能得到的一切人工智能的帮助，延伸自己的智慧。”

点评：

人工智能包括专家系统，神径网络，遗传算法等。通过混和使用这些人工智能工具，人们不但可以发现与其失之交臂的知识，还能轻松解决过去以死相拼才能解决的困难问题。人工智能是一种能与人脑相媲美，甚至优于人脑的电子天才。人工智能发展反映出发达国家的强烈的工具意识：形成强大的物质生产力必须要有强大的物质工具。在生产工具上的突破是发达国家不断保持自己竞争优势的秘密武器。