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東西問(wèn)丨葉蔭宇:AI與OR,共促人類(lèi)未來(lái)

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東西問(wèn)丨葉蔭宇:AI與OR,共促人類(lèi)未來(lái)

2025年03月06日 21:30 來(lái)源:中國(guó)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(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。

2019年10月31日,在中國(guó)國(guó)家博物館參觀“行遠(yuǎn)同夢(mèng)——華僑華人與新中國(guó)特展”的觀眾參觀上世紀(jì)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(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。

2023年4月27日,福建福州,在第六屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)成果展覽會(huì)上,北斗組網(wǎng)衛(wèi)星模型亮相國(guó)家北斗重大項(xiàng)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(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>

2025年2月2日,機(jī)器人樂(lè)隊(duì)在北京海淀新春科技廟會(huì)上演奏音樂(lè)。中新社記者 陳芳婷 攝

  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:

葉萌宇。受訪(fǎng)者供圖

  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。

【編輯:曹子健】
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