東西問丨葉蔭宇:AI與OR,共促人類未來

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東西問丨葉蔭宇:AI與OR,共促人類未來

2025年03月06日 21:30 來源:中國新聞網(wǎng)
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  中新社北京3月6日電 題:AI與OR,共促人類未來

  ——專訪國際著名運籌學家、斯坦福大學終身教授葉蔭宇

  作者 王宗漢 裴心語

  盡管立學較晚,運籌學的思想?yún)s有著悠久歷史。中國古代的“田忌賽馬”典故,古希臘伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭中雅典與斯巴達各發(fā)揮自身優(yōu)勢取得戰(zhàn)爭勝利,都是運籌學核心思想“優(yōu)化”的具體體現(xiàn)。

  運籌學因戰(zhàn)爭而生,步入現(xiàn)代服務于人類衣食住行等方方面面。運籌學的概念與應用如何?與另一重要的學科人工智能有著怎樣的關系?國際著名運籌學家、馮·諾伊曼理論獎首位華人得主、斯坦福大學終身教授葉蔭宇接受中新社“東西問”專訪,圍繞上述問題予以解答。

  現(xiàn)將采訪實錄摘要如下:

  中新社記者:作為一門科學,“運籌學”(Operations Research,簡稱OR)的歷史不長,與普羅大眾的日常生活也有一定距離。什么是運籌學?運籌學因何而生?運籌學立學的目的是什么?

  葉蔭宇:從歷史來講,“運籌學”的概念源自第二次世界大戰(zhàn)。在這場人類有史以來最大的戰(zhàn)爭中,每一場戰(zhàn)役行動的實施都需要調(diào)配巨量人力與資源,也需要做出謹慎的軍事決策。宏觀上有戰(zhàn)略(strategy)層面,微觀上就有操作(operation)層面,這就是運籌學關注的重點,也是運籌學誕生的原因。

  隨著生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展與科學技術(shù)的不斷進步,從前“定性”的方法已不足以解決當下的問題,只有為問題“定量”才能找出解決之道。在個人不足以在如此飛速變化的環(huán)境中快速、準確地做出決策時,運籌學提供的量化方法能夠幫助人類做出更好決策。比如在發(fā)達的金融領域出現(xiàn)了定量金融、量化交易,這說明整個世界都在向更微觀、更細節(jié)、更量化的方向發(fā)展,西方常說“Devil is in the details”,翻譯成中文就叫“細節(jié)決定成敗”。中國在上個世紀引進這門科學的時候?qū)ⅰ癘perations Research”翻譯為“運籌學”,我覺得這個翻譯很好,但還沒有完整體現(xiàn)其背后“量化”的含義。

  歸根結(jié)底,“優(yōu)化”是運籌學的核心思想,也是其目的,意味著在解決一個問題或達成一個目標的過程中取得最優(yōu)解。中國國內(nèi)最早在上個世紀六十年代就有數(shù)學家提倡用“優(yōu)化”的思想解決實際問題,其中一位就是著名數(shù)學家華羅庚先生,他的“0.618法”能夠通過較少的試驗次數(shù)找到最合理的工藝條件,當時為提高工業(yè)生產(chǎn)效率提供巨大幫助。

2019年10月31日,在中國國家博物館參觀“行遠同夢——華僑華人與新中國特展”的觀眾參觀上世紀50年代華羅庚《從單位圓談起》手稿。中新社記者 賈天勇 攝

  中新社記者:運籌學在日常生活中有哪些應用?

  葉蔭宇:運籌學在日常生活中的應用十分廣泛。如每個人常用的導航軟件,衛(wèi)星定位只能提供實時的位置信息,但為用戶規(guī)劃出合理出行路線的是運籌學。而在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,生產(chǎn)力獲得極大發(fā)展,產(chǎn)量大大提升,同時個性化、定制化需求越來越大,合理安排工業(yè)生產(chǎn)也是運籌學思想的體現(xiàn)。在物流領域,由于現(xiàn)實中如天氣變化、道路維修等不可控因素極多,往往不能按照理想的規(guī)劃進行物流運輸,這就需要運用運籌學建立合理的倉儲點、運輸線,保證供應鏈各環(huán)節(jié)的緊密銜接。而人們?nèi)粘3鲂谐俗暮桨唷㈣F路,涉及復雜的航線、鐵路線路規(guī)劃,一天中需要規(guī)劃成百上千航班、鐵路班次的運行時間,都需要運籌學一一解決。

2023年4月27日,福建福州,在第六屆數(shù)字中國建設成果展覽會上,北斗組網(wǎng)衛(wèi)星模型亮相國家北斗重大項目成果展區(qū),吸引參觀者。中新社記者 呂明 攝

  中新社記者:“求解器”對于解決運籌學問題而言十分重要,其重點關注的問題就是優(yōu)化問題。中國第一個成規(guī)模的運籌學優(yōu)化算法求解器的成功研發(fā),得益于您多年的指導。中國這一領域的發(fā)展現(xiàn)狀如何?前景如何?

  葉蔭宇:運籌學對于優(yōu)化問題所設計的算法,在計算機上的實現(xiàn),就是“求解器”。西方曾長期主導求解器市場,如歐洲FICO的Xpress(后被美國收購)與美國IBM的Cplex等,都是求解器的代表作品。中國需要使用求解器的企業(yè),因當時國內(nèi)沒有開發(fā)商用求解器,故需要購買西方的求解器產(chǎn)品。近年來,由于外部環(huán)境的變化,導致一些國內(nèi)企業(yè)難以再繼續(xù)使用西方的求解器產(chǎn)品,必須轉(zhuǎn)向“自力更生”。一些企業(yè)找到了我和我的學生們,希望我們能夠迎著前所未有的困難“頂上去”,開發(fā)出中國自己的求解器。我們也的確做到了。

  中國開發(fā)出自己的求解器,是不是意味著打破了西方的“壟斷”?可以說是,但我認為這不是重點。我們的目標并不在于僅僅打破“壟斷”即可,或者做一些西方產(chǎn)品的國產(chǎn)替代。我們要做就要做到最好,要做到未來全世界都用我們的產(chǎn)品。目前我們在求解器的開發(fā)上確實取得了不少成果,某些方面是世界領先的。

  中新社記者:運籌學與人工智能(AI)之間的關系是什么?

  葉蔭宇:我的一些個人經(jīng)歷可以回答這些問題。

  1982年初到美國時,我的兩個求學方向就是人工智能(AI)與運籌學(OR)。當時我的導師給我們布置任務,構(gòu)建一個中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時,互聯(lián)網(wǎng)還沒有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問題,最突出的問題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺得這可能是經(jīng)驗使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應是“量化”的結(jié)果,但對于外人而言,是難以捉摸的。所以在當時的條件下,構(gòu)造這樣一個系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問題,使我對“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運籌學的研究。

  目前流行的人工智能技術(shù),比如一些大模型,其訓練就是一種尋優(yōu)的過程,就用到了運籌學的思想。而運籌學的優(yōu)化過程,可以借助人工智能等先進技術(shù)得以實現(xiàn)。

  中新社記者:運籌學與人工智能各自的優(yōu)點如何?

  葉蔭宇:我認為二者各有千秋。相比于人工智能,運籌學的顯著優(yōu)點是:設計一種算法無需真實數(shù)據(jù)參與,可將問題和數(shù)據(jù)抽象化,完全不會影響運籌學的優(yōu)化過程。就如同往一個背包里放不同價值、不同種類的物品,人工智能需要了解這些物品具體為何、價值幾何從而給出解決方法,而運籌學的優(yōu)化是給出一種最優(yōu)算法,無論放進去什么樣的物品,都能根據(jù)算法找出最優(yōu)解,通俗來講,就是以不變應萬變,以“一”對“無窮”。

  而相比于運籌學,人工智能近年來的發(fā)展可謂是“飛入尋常百姓家”,無人不知無人不曉,人們在使用大模型時都可以用大白話去提出問題,然后比較快速地得出合理答案,而運籌學是一門不易為普羅大眾所了解的科學,只不過我們在日常生活中是日用而不知。

2025年2月2日,機器人樂隊在北京海淀新春科技廟會上演奏音樂。中新社記者 陳芳婷 攝

  中新社記者:最近,諾貝爾物理學獎、化學獎頒給了研究人工智能的專家,網(wǎng)絡上有些觀點認為物理學、化學等學科在人工智能的沖擊下“行將不存”。人工智能與基礎學科的關系如何?我們應當如何看待人工智能?

  葉蔭宇:這些說法夸張了。我認為,恰恰是諾獎的結(jié)果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學、化學等這些學科之上的。比如今年的諾貝爾物理學獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的研究,其中的“網(wǎng)絡”,就是一個關乎數(shù)學和物理學的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們在日常生活中的實際問題,并不會成為脫離實際的“空中樓閣”而存在,而這些實際問題就關乎物理學、數(shù)學等等基礎科學。我所接觸的人工智能研發(fā)領域的一些團隊,近些年來很難取得切實落地的成果,就證明了這一點。

  此外,人工智能技術(shù)的實現(xiàn)與發(fā)展,也需要思考“從哪里來、到哪里去”的問題,實則依賴于各個學科的發(fā)展,從其起源、機制、未來等多個維度來看均是如此。作為一種工具,人工智能的發(fā)展本身并不是目的,解決實際問題服務人類才是目的。

  中新社記者:人工智能的發(fā)展有哪些潛在的問題?

  葉蔭宇:個人認為,人工智能未來的發(fā)展,主要還取決于誰來使用這一技術(shù),怎么使用這一技術(shù)。西方很多人把人工智能當作一個聰明絕頂?shù)摹吧瘛眮怼俺绨荨?,我認為這種想法是有問題的。我們發(fā)展人工智能技術(shù),并不是為了追求塑造一個聰明絕頂?shù)摹吧瘛?,如果研發(fā)者持有這種想法,勢必會造成社會的“不公平”——人與人之間是有差異的,“聰明”與否并不應成為判別一個人價值的標準。

  此外,在人工智能發(fā)展的過程中,還存在耗能與耗時的問題,尤其是耗能,會帶來大量的環(huán)境問題。解決人工智能的耗能、耗時,需要運籌學的方法來幫助人工智能的發(fā)展事半功倍、通過優(yōu)化訓練流程節(jié)省時間、節(jié)約資源。而發(fā)展人工智能是中國與西方的共同心愿,環(huán)境問題又是中國與西方乃至全世界共同面對的問題,故我認為在這一點上,中國與西方可以進行很多合作。(完)

  (中國人民大學高瓴人工智能學院博士生王炳哲對此文有貢獻)

  受訪者簡介:

葉萌宇。受訪者供圖

  葉蔭宇(Yinyu Ye),斯坦福大學管理科學與工程系及計算數(shù)學工程研究院李國鼎講座教授,是內(nèi)點優(yōu)化算法、在線線性規(guī)劃和學習、強化學習和馬可夫過程算法分析等領域的開創(chuàng)者之一。曾獲2009年約翰·馮·諾依曼理論獎、2012年國際數(shù)學規(guī)劃大會(ISMP)Tseng Lectureship獎、2014年美國應用數(shù)學學會優(yōu)化獎等。

【編輯:曹子健】
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