中新社北京3月6日電 題：AI與OR，共促人類(lèi)未來(lái)

　　——專(zhuān)訪(fǎng)國(guó)際著名運(yùn)籌學(xué)家、斯坦福大學(xué)終身教授葉蔭宇

　　作者 王宗漢 裴心語(yǔ)

　　盡管立學(xué)較晚，運(yùn)籌學(xué)的思想?yún)s有著悠久歷史。中國(guó)古代的“田忌賽馬”典故，古希臘伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭(zhēng)中雅典與斯巴達(dá)各發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)取得戰(zhàn)爭(zhēng)勝利，都是運(yùn)籌學(xué)核心思想“優(yōu)化”的具體體現(xiàn)。

　　運(yùn)籌學(xué)因戰(zhàn)爭(zhēng)而生，步入現(xiàn)代服務(wù)于人類(lèi)衣食住行等方方面面。運(yùn)籌學(xué)的概念與應(yīng)用如何？與另一重要的學(xué)科人工智能有著怎樣的關(guān)系？國(guó)際著名運(yùn)籌學(xué)家、馮·諾伊曼理論獎(jiǎng)首位華人得主、斯坦福大學(xué)終身教授葉蔭宇接受中新社“東西問(wèn)”專(zhuān)訪(fǎng)，圍繞上述問(wèn)題予以解答。

　　現(xiàn)將采訪(fǎng)實(shí)錄摘要如下：

　　中新社記者：作為一門(mén)科學(xué)，“運(yùn)籌學(xué)”(Operations　Research，簡(jiǎn)稱(chēng)OR)的歷史不長(zhǎng)，與普羅大眾的日常生活也有一定距離。什么是運(yùn)籌學(xué)？運(yùn)籌學(xué)因何而生？運(yùn)籌學(xué)立學(xué)的目的是什么？

　　葉蔭宇：從歷史來(lái)講，“運(yùn)籌學(xué)”的概念源自第二次世界大戰(zhàn)。在這場(chǎng)人類(lèi)有史以來(lái)最大的戰(zhàn)爭(zhēng)中，每一場(chǎng)戰(zhàn)役行動(dòng)的實(shí)施都需要調(diào)配巨量人力與資源，也需要做出謹(jǐn)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(yùn)籌學(xué)關(guān)注的重點(diǎn)，也是運(yùn)籌學(xué)誕生的原因。

　　隨著生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展與科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，從前“定性”的方法已不足以解決當(dāng)下的問(wèn)題，只有為問(wèn)題“定量”才能找出解決之道。在個(gè)人不足以在如此飛速變化的環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地做出決策時(shí)，運(yùn)籌學(xué)提供的量化方法能夠幫助人類(lèi)做出更好決策。比如在發(fā)達(dá)的金融領(lǐng)域出現(xiàn)了定量金融、量化交易，這說(shuō)明整個(gè)世界都在向更微觀、更細(xì)節(jié)、更量化的方向發(fā)展，西方常說(shuō)“Devil is in the details”，翻譯成中文就叫“細(xì)節(jié)決定成敗”。中國(guó)在上個(gè)世紀(jì)引進(jìn)這門(mén)科學(xué)的時(shí)候?qū)ⅰ癘perations　Research”翻譯為“運(yùn)籌學(xué)”，我覺(jué)得這個(gè)翻譯很好，但還沒(méi)有完整體現(xiàn)其背后“量化”的含義。

　　歸根結(jié)底，“優(yōu)化”是運(yùn)籌學(xué)的核心思想，也是其目的，意味著在解決一個(gè)問(wèn)題或達(dá)成一個(gè)目標(biāo)的過(guò)程中取得最優(yōu)解。中國(guó)國(guó)內(nèi)最早在上個(gè)世紀(jì)六十年代就有數(shù)學(xué)家提倡用“優(yōu)化”的思想解決實(shí)際問(wèn)題，其中一位就是著名數(shù)學(xué)家華羅庚先生，他的“0.618法”能夠通過(guò)較少的試驗(yàn)次數(shù)找到最合理的工藝條件，當(dāng)時(shí)為提高工業(yè)生產(chǎn)效率提供巨大幫助。

　　中新社記者：運(yùn)籌學(xué)在日常生活中有哪些應(yīng)用？

　　葉蔭宇：運(yùn)籌學(xué)在日常生活中的應(yīng)用十分廣泛。如每個(gè)人常用的導(dǎo)航軟件，衛(wèi)星定位只能提供實(shí)時(shí)的位置信息，但為用戶(hù)規(guī)劃出合理出行路線(xiàn)的是運(yùn)籌學(xué)。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(shí)個(gè)性化、定制化需求越來(lái)越大，合理安排工業(yè)生產(chǎn)也是運(yùn)籌學(xué)思想的體現(xiàn)。在物流領(lǐng)域，由于現(xiàn)實(shí)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(jìn)行物流運(yùn)輸，這就需要運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)建立合理的倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)、運(yùn)輸線(xiàn)，保證供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的緊密銜接。而人們?nèi)粘３鲂谐俗暮桨?、鐵路，涉及復(fù)雜的航線(xiàn)、鐵路線(xiàn)路規(guī)劃，一天中需要規(guī)劃成百上千航班、鐵路班次的運(yùn)行時(shí)間，都需要運(yùn)籌學(xué)一一解決。

　　中新社記者：“求解器”對(duì)于解決運(yùn)籌學(xué)問(wèn)題而言十分重要，其重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題就是優(yōu)化問(wèn)題。中國(guó)第一個(gè)成規(guī)模的運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法求解器的成功研發(fā)，得益于您多年的指導(dǎo)。中國(guó)這一領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀如何？前景如何？

　　葉蔭宇：運(yùn)籌學(xué)對(duì)于優(yōu)化問(wèn)題所設(shè)計(jì)的算法，在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)，就是“求解器”。西方曾長(zhǎng)期主導(dǎo)求解器市場(chǎng)，如歐洲FICO的Xpress(后被美國(guó)收購(gòu))與美國(guó)IBM的Cplex等，都是求解器的代表作品。中國(guó)需要使用求解器的企業(yè)，因當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)沒(méi)有開(kāi)發(fā)商用求解器，故需要購(gòu)買(mǎi)西方的求解器產(chǎn)品。近年來(lái)，由于外部環(huán)境的變化，導(dǎo)致一些國(guó)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(xué)生們，希望我們能夠迎著前所未有的困難“頂上去”，開(kāi)發(fā)出中國(guó)自己的求解器。我們也的確做到了。

　　中國(guó)開(kāi)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(shuō)是，但我認(rèn)為這不是重點(diǎn)。我們的目標(biāo)并不在于僅僅打破“壟斷”即可，或者做一些西方產(chǎn)品的國(guó)產(chǎn)替代。我們要做就要做到最好，要做到未來(lái)全世界都用我們的產(chǎn)品。目前我們?cè)谇蠼馄鞯拈_(kāi)發(fā)上確實(shí)取得了不少成果，某些方面是世界領(lǐng)先的。

　　中新社記者：運(yùn)籌學(xué)與人工智能(AI)之間的關(guān)系是什么？

　　葉蔭宇：我的一些個(gè)人經(jīng)歷可以回答這些問(wèn)題。

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

　　目前流行的人工智能技術(shù)，比如一些大模型，其訓(xùn)練就是一種尋優(yōu)的過(guò)程，就用到了運(yùn)籌學(xué)的思想。而運(yùn)籌學(xué)的優(yōu)化過(guò)程，可以借助人工智能等先進(jìn)技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)。

　　中新社記者：運(yùn)籌學(xué)與人工智能各自的優(yōu)點(diǎn)如何？

　　葉蔭宇：我認(rèn)為二者各有千秋。相比于人工智能，運(yùn)籌學(xué)的顯著優(yōu)點(diǎn)是：設(shè)計(jì)一種算法無(wú)需真實(shí)數(shù)據(jù)參與，可將問(wèn)題和數(shù)據(jù)抽象化，完全不會(huì)影響運(yùn)籌學(xué)的優(yōu)化過(guò)程。就如同往一個(gè)背包里放不同價(jià)值、不同種類(lèi)的物品，人工智能需要了解這些物品具體為何、價(jià)值幾何從而給出解決方法，而運(yùn)籌學(xué)的優(yōu)化是給出一種最優(yōu)算法，無(wú)論放進(jìn)去什么樣的物品，都能根據(jù)算法找出最優(yōu)解，通俗來(lái)講，就是以不變應(yīng)萬(wàn)變，以“一”對(duì)“無(wú)窮”。

　　而相比于運(yùn)籌學(xué)，人工智能近年來(lái)的發(fā)展可謂是“飛入尋常百姓家”，無(wú)人不知無(wú)人不曉，人們?cè)谑褂么竽Ｐ蜁r(shí)都可以用大白話(huà)去提出問(wèn)題，然后比較快速地得出合理答案，而運(yùn)籌學(xué)是一門(mén)不易為普羅大眾所了解的科學(xué)，只不過(guò)我們?cè)谌粘Ｉ钪惺侨沼枚恢?/p>

　　中新社記者：最近，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了研究人工智能的專(zhuān)家，網(wǎng)絡(luò)上有些觀點(diǎn)認(rèn)為物理學(xué)、化學(xué)等學(xué)科在人工智能的沖擊下“行將不存”。人工智能與基礎(chǔ)學(xué)科的關(guān)系如何？我們應(yīng)當(dāng)如何看待人工智能？

　　葉蔭宇：這些說(shuō)法夸張了。我認(rèn)為，恰恰是諾獎(jiǎng)的結(jié)果證明，人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，其中的“網(wǎng)絡(luò)”，就是一個(gè)關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn)，最終目的還是要解決人們?cè)谌粘Ｉ钪械膶?shí)際問(wèn)題，并不會(huì)成為脫離實(shí)際的“空中樓閣”而存在，而這些實(shí)際問(wèn)題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊(duì)，近些年來(lái)很難取得切實(shí)落地的成果，就證明了這一點(diǎn)。

　　此外，人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與發(fā)展，也需要思考“從哪里來(lái)、到哪里去”的問(wèn)題，實(shí)則依賴(lài)于各個(gè)學(xué)科的發(fā)展，從其起源、機(jī)制、未來(lái)等多個(gè)維度來(lái)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(shí)際問(wèn)題服務(wù)人類(lèi)才是目的。

　　中新社記者：人工智能的發(fā)展有哪些潛在的問(wèn)題？

　　葉蔭宇：個(gè)人認(rèn)為，人工智能未來(lái)的發(fā)展，主要還取決于誰(shuí)來(lái)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(dāng)作一個(gè)聰明絕頂?shù)摹吧瘛眮?lái)“崇拜”，我認(rèn)為這種想法是有問(wèn)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(gè)聰明絕頂?shù)摹吧瘛保绻邪l(fā)者持有這種想法，勢(shì)必會(huì)造成社會(huì)的“不公平”——人與人之間是有差異的，“聰明”與否并不應(yīng)成為判別一個(gè)人價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)。

　　此外，在人工智能發(fā)展的過(guò)程中，還存在耗能與耗時(shí)的問(wèn)題，尤其是耗能，會(huì)帶來(lái)大量的環(huán)境問(wèn)題。解決人工智能的耗能、耗時(shí)，需要運(yùn)籌學(xué)的方法來(lái)幫助人工智能的發(fā)展事半功倍、通過(guò)優(yōu)化訓(xùn)練流程節(jié)省時(shí)間、節(jié)約資源。而發(fā)展人工智能是中國(guó)與西方的共同心愿，環(huán)境問(wèn)題又是中國(guó)與西方乃至全世界共同面對(duì)的問(wèn)題，故我認(rèn)為在這一點(diǎn)上，中國(guó)與西方可以進(jìn)行很多合作。(完)

　　(中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院博士生王炳哲對(duì)此文有貢獻(xiàn))

　　受訪(fǎng)者簡(jiǎn)介：

　　葉蔭宇(Yinyu Ye)，斯坦福大學(xué)管理科學(xué)與工程系及計(jì)算數(shù)學(xué)工程研究院李國(guó)鼎講座教授，是內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化算法、在線(xiàn)線(xiàn)性規(guī)劃和學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和馬可夫過(guò)程算法分析等領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)者之一。曾獲2009年約翰·馮·諾依曼理論獎(jiǎng)、2012年國(guó)際數(shù)學(xué)規(guī)劃大會(huì)(ISMP)Tseng Lectureship獎(jiǎng)、2014年美國(guó)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)化獎(jiǎng)等。