人工智能时代下关于智能控制的几个问题,数字
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我们在现阶段, 当人工智能与控制的结合研究还在初级阶段时, 并不宜将其划分得十分清晰, 而随着学科的进一步发展, 其中的差异可能会更不重要, 人们可能更关注广义的更为复杂的智能控制系统.

从外表上我们可以看出,它有点像麦田圈,不过却没有它那么花哨。它就像是一圈圈的螺丝纹一般,到处散发着怪异的气息。它究竟是怎么来的呢?一直以来,人们对于那里的事情都没有看明白,许多神奇的自然景观依旧是个谜题。

数字化改变能源体系

上述智能算法在应用到一些科学问题时具有一些共同的需要认真研究的问题, 这表现在:

原标题:世界未解之谜它自发现以来,就一直是科学家们未解的谜题

实际上,在能源效率的提升方面,尽管人们为了开发和改进能源转换技术付出了诸多努力,但是能源系统在整体上仍十分低效。在《报告》中显示,早期人类在运用热力学理论和简单工程模拟的极限,是全球一次能源需求可以降低85%,不过,最新的研究表明,这一估计或许“过于理想”。

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在物联网的影响下,能源行业正在经历着又一场变革,有人称之为继蒸汽、电气和自动化革命之后的“第四次工业革命”。

30多年前关肇直和许国志两位先贤针对当时流行的大系统热就明确地指出: “系统规模大不是问题的实质, 从理论上讲规模大的线性系统与规模较小的线性系统并无本质上的差异, 问题在于非线性, 而特别值得研究的是上层由运筹学决定而下层由动力学确定的复杂系统".

人们总是能够在地球上发现很多奇怪的现象,比如麦田圈,神秘的水怪,而在撒哈拉中也有一个非常古怪的发现(撒哈拉之眼),自发现以来,至今科学家们都没有搞清楚它究竟隐藏了什么。

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如果说1936年图灵(Turing A M)建立自动机理论和随后在1950年发表论文Computing machinery and intelligence时, 人们还认为这是一种科学的理想, 并不能看清其实现的途径和发展的规模. 在经历了半个多世纪的发展后, 他的这种人工智能的思想, 已经大大地发展成为了信息领域的一个充满生机、日新月异的领域. 人们预测人工智能已经与纳米技术和基因技术并列为本世纪最具影响的三大尖端技术是很有道理的.

如今,一些科学家又有了新的假设,他们认为也许这个构造可能并不是自然形成的,极有可能的是陨石降落砸出的大坑。但是这种说法依然没有被通过,因为有科学家说如果真的是陨石造成的话,那在这个构造的周围势必存在很多小的坑。但是目前来看,显然是没有的。

这也是当今世界,全球社会面临的双重挑战——既要满足日益增长的能源需求,也要同时减少温室气体排放。空气质量和水污染等其他问题也有待解决。

北京大学,副教授

据说,那里在撒哈拉的西部,整体的直径有40公里。一直以来,人们认为它可能是一个巨大的火山口,但是后来人们发现,那里并没有熔融岩石,所以这种猜测被否决掉了。

到了2050年,油气资源的可开采总量将增加约三分之一,达到7.3 万亿桶油当量,足以满足至2050年全世界的预计需求,即1.8至2.5 万亿桶油当量。这还不包括煤炭、太阳能、风能、生物质能等等,人类技术可采的能源总和已经远远大于潜在需求的数量。

例如20世纪末控制理论上兴起的切换系统, 人们希望这种理论能解决有关电网稳定运行的问题, 对于发生在电网中可能的切换无法预知, 于是这类稳定运行的问题在理论研究上就归结为多个系统存在公共 Lyapunov 函数的问题, 而后者只有阶次很低时才有明确的结论, 而这刚好是阶次很高的电网所无法接受的.

大家都知道,要想徒步走出撒哈拉,几乎是不可能的事情,进入里面的探险队很少有能走完全程的,几乎一大部分的人都葬身在了沙漠里。因为几乎没有人能够走到撒哈拉的中心,所以科学家们只能通过卫星拍摄到的图片来研究传闻中的“撒哈拉之眼”。

“目前全球已发现的油气资源为55万亿桶油当量。据此,我们预计通过当今的技术,可对其中的十分之一进行开采 ,即4.9 万亿桶油当量。”大卫·艾顿说。

正如一个复杂的社会常需要充满智慧的领导一样, 要控制这类体系的运转正常一定需要充满智慧的计算机系统, 而这也就自然地召唤智能科技的进入.

有人说,它的出现实在太过于神秘,地理位置又极其特殊,几乎根本就不可能有人会经过那里,所以它也许是外星人的基地,或者藏身之处。这个神秘的构造,也许就是一道门,只要拥有钥匙就能够打开另一个世界。

大卫·艾顿表示,这一困境可以通过以下方式得到解决:尽可能高效地利用能源进而减少能源总消费,即节能;向低碳、零碳甚至负碳能源过渡,即能源转型。

论述了人工智能和传统控制的关系, 指出传统控制与智能控制不应互相排斥而是结合, 应认真研究智能控制与传统控制各自的优缺点与适用条件以做到优势互补.

这些有些荒诞的说法并没有使科学家们相信,他们现在认为撒哈拉之眼可能是由于地面隆起,然后被侵蚀之后形成的产物,但是关于它为什么呈现圆形,科学家们还没有很好地解释。

而在更广泛的前景中,对能源行业的AI前景而言,认知系统将有一席之地。它能够更智能、更流畅地与人类专家互动,并提供明确的解释和答案。返回搜狐,查看更多

智与能这两个词在中国早就出现, 但智能这个词只是近30年才有的. 按字面解释, 智指巧用而能则指能耐, 泛指功能、技能与能力.

那它究竟是怎么形成的呢?难道会和外星人有关吗?

数字技术的演化被《报告》描述为“四个视域”,而每一个视域都对能源行业具有深刻影响。能源行业目前已经跨越第一视域,基础机器学习和增强/虚拟现实等技术,目前已经在能源行业得到了比较广泛的应用。

李忠奎

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18世纪末,从瓦特成功改良蒸汽机开始,工业革命依托蒸汽机、内燃机和电力等能源技术,实现了一个又一个的生产力革命,进而开启了一段史无前例的人口增长时代。其间,世界人口增长至八倍,人类预期寿命也翻了一倍。

研究人的智能的形成可以看到这是由人的学习过程而形成的. 人类的学习一般可以分为两类, 首先是继承性的学习, 这是指人从小开始通过大人的说教、上学、读书以相当快捷的速度将父母、他人乃至社会长期积累得到的经验、知识等变成自己的认知资源. 这种学习好坏的标志常表现为记性好、想得起来、举一反三乃至用时就能想起. 这种继承性学习在计算机上则归结为建立专家库、数据库、知识库和规则库等. 在这些库中存储了所需要的各种资源, 而作为人工智能必须能灵活方便地从这些庞大的存储中找到自己所需的信息, 这就要求系统具有搜索、对比、归类、分析、比较、寻优等功能, 以便快、全、准地寻求相关信息和具有一定的信息加工能力, 同时对有用的信息分析、存储和更新等.

世界未解之谜:它自发现以来,就一直是科学家们未解的谜题。

以油气行业为例,将智能传感器装在钻头上,它可对钻头的剩余寿命加以管理;利用人工智能对下游领域的油轮进行追踪,有助于交易员进行更加明智的决策。

(3) 建立一个适合于智能控制研究的仿真平台. 搞控制理论的人常对什么叫仿真产生误解, 认为按方程式设计好控制器然后闭合系统利用计算机算一个例子就叫仿真. 实际上仿真是指建设一个与真实世界相仿的体系, 在这个仿真体系上进行仿真运算可行的控制器在接上真实的控制对象后就应有同等的效果, 即仿真平台是模仿真实场景的用计算机构成的平台, 在仿真平台中某些单元在用真实物理部件代替后也应可以正常工作, 因此仿真与实验实际上包括计算机仿真、半物理仿真及实际接入系统的实验. 在控制工程中使用常规控制的方法时, 这一系列仿真与实验已经配套成熟, 在计算机仿真层次上也有专门的仿真机. 对于智能控制, 类似的仿真装置也应建立起来. 对于仿真设备, 首先要求的是建立仿真体系以保证实时性, 并同时能对仿真结果的有效性有评估的标准与对应的算法, 而且会进一步指出所用控制器改进的方向.

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即便如此,无论是政府还是企业,对于能源技术持续关注和投资仍然有其必要性,“因为这些关注和投资,能够发掘出比现有资源更加经济、环境足迹更低的资源选项。”大卫·艾顿说。

杨莹

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  本报记者 綦宇 北京报道

另一种学习过程是一种自主式的学习过程. 这个过程形成智能是通过不断迭代改进形成的. 它通过自身的感知, 对确定要做的事 (或目标) 进行分析确定达到目标的策略. 将每次结果进行记忆并与原有的进行比较以便更新, 这是一个不断改进以达到目的的过程. 这种学习过程对人类来说有些是通过大脑的思想过程, 有些只是在神经系统乃至神经系统的下游就可以完成, 甚至有些可以形成一种反射机制. 虽然人类社会经过几千年的历史积累已经形成对物理、化学、生物与生态的很多基础性认识并以继承性学习的方式传承下来, 但这些自主式的学习可以完全不依赖于这些积累而自主从无到有地学习并形成一种智能. 例如杂技团的演员在顶竹竿时, 他一般并不清楚顶竹竿的动力学在一些合理的假定下可以用倒立摆的方程进行描述, 自然他控制竹竿的动作也不是基于倒立摆方程设计的, 而是通过反复训练学习以掌握顶竿的本领.

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原标题:数字化技术推动:能源需求和成本将降低20%-30%

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因为沙漠里的环境十分凶险,所以人们始终都没有发现这个地方,直到发射了卫星之后,通过它传到地球上的图像,人们才发现了这个景观,其实它还有另外的名字,叫做理查德构造。

在第二视域,则已经有先进的成像系统、互联网汽车和先进的3D扫描等技术,对能源及其周边行业进行影响。

自从20世纪开始, 先是机电工业, 继之是交通航空等工业的发展, 按当时系统工作的条件与要求, 促使以反馈为核心思想的单回路单变量控制系统得到发展, 而积分变换及其在电力系统中所适用有效的运算微积的方法使在系统中常用的微分、积分和经过微分方程等的运算和相当复杂的元部件联结的关系可简单地化成传递函数的代数运算并用简明的标上传递函数的方框图表示出来, 这就使得以传递函数或频率特性为主要工具并有很好工程直观的经典控制理论得以发展成熟, 而这一方法在理论上并无特别深刻的理论内涵, 但却能十分有效地解决当时控制工程上提出的众多问题, 并形成了一套系统地解决控制器设计的方法, 当时的实践表明该方法的有效性. 而这一理论方法由于只能处理单回路控制系统, 在面对日益复杂的控制对象时迎来了挑战.

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技术驱动可持续发展

长时间运转的系统难免会出现亚健康乃至病态的情况, 此时作为自主控制的要求就必须具有自诊断、自修复, 以及带病运行(容错控制)的能力. 此时关于在线系统重构与辨识成为必要, 这种情况并不都能简化用传统的方法解决, 有时需要进行智能式的诊断与处理, 于是我们就不得不应对处于健康的、亚健康的、病态的系统一起工作并寻求恢复的局面, 这种局面也只能依靠计算机以及智能技术.

报告预计,随着数字工具(包括传感器、超级计算、数据分析、自动化、人工智能等)依托“云”网络而得到应用,到2050年能源系统内各分支的一次能源需求和成本将降低20%-30%。

就控制而言我们宜于将智能的理解更广一些, 这是基于从信息科学的层次.控制器的设计本身是控制算法的设计, 因而智能控制的核心自然是指具有智能特征的控制算法, 而算法自然应包括仿人思维的和自然界演化的. 人工智能在英文中常用 artificial intelligence, 就是指用人造的办法实现的智能, 在今天它主要体现在用计算机来实现这一点上. 因此智能控制其核心当是以人工智能的方法来实现的控制算法.

能源行业数字化的构成要素包括了各类传感器,它们收集数据流,通过监测诸如石油钻机、炼油厂、车辆和发电系统等机械系统,为其提供数字化表达。“大数据”软件对传感器网络所生成的海量数据加以迅速处理和分析,使人们能够在作业前和作业期间进行模拟,进而对结果进行建模和优化。

2014年6月9日, 习近平在两院院士大会上指出: “由于大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快, 3D打印、人工智能迅速发展, 制造机器人的软硬件技术日趋成熟, 成本不断降低, 性能不断提升. 军用无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实, 有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力⋯⋯我们要审时度势, 全盘考虑, 抓紧谋划, 扎实推进."

时隔三年,在9月4日下午召开的第二版《BP技术展望》报告发布会上,BP首席技术官David Eyton表达了上述结论。他表示,随着物联网技术的深入,以及各类开采技术的不断演进,可开采的油气资源总量还会不断上升。

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一直以来,用于能源生产和消费的技术不仅能够促进能源本身的革命,还可以推动社会生产力的变化。面向未来,无论是对能源本身,还是经济、社会和环境的影响,能源还将扮演最重要的角色。

这方面一个突出的例子表现在由于包括航天需求在内考虑的弹性体控制问题上, 一方面从事实际工作或力学的人总把兴趣集中在振型分析基础之上的方法, 由于这不仅可与物理实验、仿真等相结合而且易于必要信息的获取, 而从事理论研究的则更乐于将其视为典型的分布参数系统的理论, 而且所用数学工具由半群理论直到Riemannian几何, 文章很多真正能用的却很少.

“能源转型包括使用可再生能源或核能,也包括在发电领域用天然气替代煤炭,因为天然气发电的碳排放量仅为燃煤发电的一半。在以下这两大领域,技术均可扮演关键角色:提高能源使用效率,提升低碳能源的可负担性和可用性。”

中国科学: 信息科学, 2018, 48(8): 1112-1120

在未来所有可能的技术革命中,无论是油气、可再生能源还是氢能、核能,都无法脱离数字化带来的影响。

控制系统从本质上讲具有两重性, 一方面它是一个信息系统, 其中输入输出关系主要依靠信息及其间关系加以描述, 但另一方面它又是实实在在的物质系统, 物质系统的运转必然带有这类物质系统的特性, 包括它能顺利工作的环境、客观必须遵守的约束和限制、组成系统的元部件所具有的能力等不是纯粹信息层面的因素. 就是从信息层面考虑系统中信息之间的关系的实现时也并不都能用简单的数学关系式进行刻画, 因为信息本身都有载体而载体本身又都是物质的.

如果这一模式在未来的运行中,被认为是经济可行,将会影响能源供应体系的方方面面,无论是政府还是企业,在面对未来做出能源供应决策时,应对这一模式足够重视。

(2) 由于智能的基础并不在于有确定模式下的数学推演, 而是同其他自然科学一样, 实验在其中起到重要的作用, 这种实验首先是在计算机平台上的实验, 这表明智能控制理论从方法论上应与传统的控制理论研究有所区别, 即不能依仗数学的严格证明而把数学的作用主要用于算法的设计上, 对于智能控制的方法在提出思想以后首先是设计算法, 然后在计算机上作信息层次上的实验, 用实验来验证理论思维的正确性.

但是,人口的快速增加,对于能源的消费从煤炭到石油、天然气,带来的问题也与日俱增。如温室气体排放、城市过度拥挤和空气、水以及土壤的污染等,能源的使用也给人类社会带来了许多的问题。

2015年在12届人大三次会上, 李克强在政府工作报告上讲:“人工智能技术将为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供核心基础,未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合, 推动新一轮的信息技术革命, 势必成为我国经济结构转型升级的新支点."一方面是国家对人工智能的关心与重视, 另一方面是控制科学发展面临的巨大挑战, 这两者的碰撞意味着发展智能控制的大好时机的到来, 我们应紧紧抓住这个机遇, 迎头创新, 使我们能在新的一代控制科学发展上占据制高点, 从而在一些原始创新上取得决定性的进展.

在剑桥大学工程系和BP的最新研究中,技术手段提升能源效率的极限,是能源消费量总量降低40%。在此情景下,煤炭、石油、天然气和生物质能的需求将分别降低31%、47%、40%和40%,每年能减排135亿吨二氧化碳。包括电力、供热、交通等诸多方面,都有非常大的节能潜力。

北京大学,教授

von Neumann在20世纪50年代发明元胞自动机, 它的出现不同于有严格定义的物理方程或函数确定的动力学系统, 它是指在一空间时间均离散的系统中, 由大量元胞通过简单的相互作用而使系统发生演化. 由于元胞自动机中的单元的多样性以及相互作用的不同, 这种模型可以成功地模拟生物群体活动的演化过程, 并在物理、化学、生物与生态和信息科学的很多领域内取得成功应用.

对智能控制研究的几点建议

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