崔鐵軍，李莎莎

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧葫蘆島 125105）

目前人工智能的研究正在迅速展開(kāi)，也產(chǎn)生了眾多的研究成果。筆者也將人工智能理論引入系統(tǒng)安全與故障演化過(guò)程的分析。在研究中，提出了系統(tǒng)故障演化過(guò)程[1]，描述系統(tǒng)故障過(guò)程；提出了空間故障網(wǎng)絡(luò)描述系統(tǒng)故障演化過(guò)程[2-4]，及相應(yīng)的概念、數(shù)學(xué)模型和方法?？臻g故障網(wǎng)絡(luò)理論可作為系統(tǒng)故障演化過(guò)程的智能分析方法。進(jìn)一步的提出了系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)空間和系統(tǒng)映射論[5]，來(lái)研究人工系統(tǒng)和自然系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流和因素流。人工系統(tǒng)是自然人發(fā)起建立的系統(tǒng)；自然系統(tǒng)是在自然狀態(tài)下形成的系統(tǒng)。在研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，除故障數(shù)據(jù)外，影響系統(tǒng)故障的因素起到了決定作用。這些因素由故障數(shù)據(jù)分析得來(lái)，而分析過(guò)程建立的算法則圍繞這些因素和數(shù)據(jù)展開(kāi)；同時(shí)由于算法的不同導(dǎo)致結(jié)果在相同算力下的時(shí)間成本差距很大。因此在研究空間故障網(wǎng)絡(luò)理論過(guò)程中，數(shù)據(jù)、因素、算法和算力是相互制約的。而目前人工智能的3 大要素是數(shù)據(jù)、算法和算力，這與實(shí)際情況有所差異，因素作用在人工智能形成過(guò)程中的作用可能被嚴(yán)重低估。

關(guān)于因素在人工智能領(lǐng)域的作用研究并不多見(jiàn)。這些研究包括：人工智能企業(yè)顛覆性創(chuàng)新影響因素及其作用路徑研究[6]，因素驅(qū)動(dòng)的東方思維人工智能理論研究[7]，復(fù)雜環(huán)鍛件生產(chǎn)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)因素的智能管控技術(shù)[8]，人工智能在銀行業(yè)中對(duì)人的影響因素研究[9]，基于結(jié)構(gòu)方程模型的智能制造影響因素研究[10]，不確定性因素下智能車路徑規(guī)劃研究[11]，人工智能企業(yè)創(chuàng)新能力影響因素分析[12]，集成人工智能和機(jī)器人的關(guān)鍵因素研究[13]，基于因素空間的人工智能樣本選擇策略研究[14]，智能挖掘機(jī)設(shè)計(jì)中的人機(jī)因素分析[15]，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能未來(lái)發(fā)展的因素研究[16]，空間故障樹(shù)與因素空間融合的智能可靠性分析[17]，智能處理的基元-因素空間模型研究[18]，機(jī)制主義人工智能理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)研究[19]，智能制造發(fā)展影響因素研究[20]等。這些研究多數(shù)是分析具體問(wèn)題中各種因素的作用，而未分析數(shù)據(jù)、因素、算法和算力作用，及其相互影響。這導(dǎo)致了因素在形成具有人工智能特征的人工系統(tǒng)過(guò)程中的作用難以被確認(rèn)，進(jìn)一步造成了將數(shù)據(jù)、算法和算力作為人工智能核心的既定事實(shí)。但由于缺乏對(duì)因素作用的認(rèn)知，導(dǎo)致人工智能理論和方法目前只能圍繞大數(shù)據(jù)分析展開(kāi)，而難以尋找問(wèn)題內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)則，導(dǎo)致人工智能的機(jī)械性，最終造成人工系統(tǒng)缺乏人的思維。

為研究因素在形成人工系統(tǒng)過(guò)程中的作用，研究數(shù)據(jù)、因素、算法和算力作用及相互關(guān)系，作者根據(jù)對(duì)系統(tǒng)故障演化過(guò)程的智能分析方法研究過(guò)程，論述了因素在形成空間故障網(wǎng)絡(luò)（人工系統(tǒng)）過(guò)程中的作用。以建立人工系統(tǒng)為視角討論了具有廣泛意義的數(shù)據(jù)、因素、算法和算力關(guān)系。認(rèn)為因素在形成具有人工智能特征的人工系統(tǒng)過(guò)程中是必不可少的。

1 人工系統(tǒng)的內(nèi)涵

任何事物的存在都表現(xiàn)為系統(tǒng)形式，即存在即是系統(tǒng)。系統(tǒng)中各部分具有相關(guān)性，有能量、物質(zhì)和信息的交換，不相關(guān)的事物即使在一起也無(wú)法組成系統(tǒng)。但現(xiàn)實(shí)世界中很難說(shuō)一個(gè)事物和另一個(gè)事物無(wú)關(guān)，因?yàn)樵谝粋€(gè)系統(tǒng)中事物之間總是存在聯(lián)系的，雖然形式可能不同，這是系統(tǒng)的相關(guān)性。系統(tǒng)由眾多事物構(gòu)成，又因?yàn)槭挛锉旧砑礊橄到y(tǒng)，因此一個(gè)系統(tǒng)也是由眾多子系統(tǒng)構(gòu)成的，這說(shuō)明系統(tǒng)具有層次性。不同層次的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、事物和關(guān)系可能都不相同，即使相同層次的子系統(tǒng)之間也是不同的。系統(tǒng)存在的根本原因是可完成預(yù)定的功能，即系統(tǒng)的目的性。正因?yàn)橛心康模煌氖录捎谕獠孔饔媒M成系統(tǒng)完成目的。進(jìn)一步的在目的性基礎(chǔ)上，系統(tǒng)內(nèi)部各子系統(tǒng)和事物分工合作，系統(tǒng)外部統(tǒng)一實(shí)現(xiàn)功能，即為系統(tǒng)的整體性。由于系統(tǒng)內(nèi)部的物質(zhì)信息變化，如保持系統(tǒng)的功能不變，則必須改變系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和組成部分，即為系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性。對(duì)應(yīng)的，系統(tǒng)外部條件因素的變化也會(huì)作用于系統(tǒng)，導(dǎo)致系統(tǒng)功能改變，影響系統(tǒng)目的。因此系統(tǒng)必須具有環(huán)境適應(yīng)性以抵抗環(huán)境條件的變化。因此可以總結(jié)目的性是系統(tǒng)存在的意義；整體性是系統(tǒng)存在的條件；相關(guān)性和層次性是系統(tǒng)內(nèi)部機(jī)制；動(dòng)態(tài)性和適應(yīng)環(huán)境性是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化的動(dòng)力。

從系統(tǒng)存在的目的性討論，可將系統(tǒng)分為人工系統(tǒng)和自然系統(tǒng)。人工系統(tǒng)是自然人制造的，在規(guī)定條件下能完成預(yù)定功能的系統(tǒng)。人工系統(tǒng)從規(guī)劃、設(shè)計(jì)、實(shí)施和運(yùn)行都是由人完成的，例如高鐵、飛機(jī)、手機(jī)等等，當(dāng)然也包括關(guān)系系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)等。對(duì)應(yīng)的，自然系統(tǒng)是根據(jù)自然規(guī)律，自然運(yùn)行的系統(tǒng)。表象上難以了解這類系統(tǒng)的目的性，但他們是組成自然界的基本單元，例如巖體系統(tǒng)、大氣系統(tǒng)等。

論文主要關(guān)注人工系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程。人工系統(tǒng)是人類社會(huì)存在的標(biāo)志。由人創(chuàng)造的任何具有目的性的事物都是人工系統(tǒng)。當(dāng)然人工系統(tǒng)也隨著人類的進(jìn)步而進(jìn)步。目前人工系統(tǒng)普遍可以分為人、機(jī)、環(huán)、管4 個(gè)子系統(tǒng)。人是人工系統(tǒng)的核心，是系統(tǒng)的建造者、使用者和受益者；機(jī)子系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)功能的工具；環(huán)子系統(tǒng)是人機(jī)工作的環(huán)境；管子系統(tǒng)主要規(guī)范人的行為。

進(jìn)一步的，隨著智能科學(xué)理論和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，人工系統(tǒng)進(jìn)入了具有人工智能特征的階段，即人工智能系統(tǒng)。目前以人工智能為代表的系統(tǒng)改變了原有人工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。人的地位也發(fā)生了變化，從人工系統(tǒng)的中心管控地位逐漸邊緣化。當(dāng)然人仍是人工系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和受益者，但不再參與一般的生產(chǎn)活動(dòng)；而只關(guān)注于異常情況的應(yīng)急處理。機(jī)子系統(tǒng)成為人工智能系統(tǒng)的核心，包括硬件設(shè)備和軟件部分。進(jìn)一步的，將其細(xì)化為機(jī)子系統(tǒng)和智能子系統(tǒng)，前者負(fù)責(zé)實(shí)際工作，后者提供決策支持。環(huán)境子系統(tǒng)進(jìn)一步弱化，因?yàn)椴辉傩枰紤]人對(duì)環(huán)境的敏感性，只需考慮環(huán)境對(duì)機(jī)子系統(tǒng)的作用；而機(jī)子系統(tǒng)通常對(duì)環(huán)境影響不敏感。管子系統(tǒng)可能消失，因?yàn)樽鳛槭芗s束主體的人子系統(tǒng)消失。因此，當(dāng)代具有人工智能特征的人工系統(tǒng)至少應(yīng)包括智能子系統(tǒng)和機(jī)子系統(tǒng)。再細(xì)化研究，機(jī)子系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)際工作，而如何工作，如何決策都由智能子系統(tǒng)控制。機(jī)子系統(tǒng)是完成預(yù)定功能的硬件設(shè)備，本身不屬于智能科學(xué)范疇，因此當(dāng)今和未來(lái)的人工系統(tǒng)的核心是智能子系統(tǒng)。人工智能系統(tǒng)的智能是模擬人對(duì)自然系統(tǒng)的響應(yīng)，構(gòu)建完善的響應(yīng)機(jī)制就是實(shí)現(xiàn)人工智能的本質(zhì)要求。

實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心的人工系統(tǒng)，需要明確4 個(gè)要素及其關(guān)系，即數(shù)據(jù)、因素、算力和算法。數(shù)據(jù)是目前人工智能的基礎(chǔ)，由于人工智能的目的是代替人了解和控制自然系統(tǒng)，而自然系統(tǒng)存在的唯一標(biāo)志是發(fā)散具有變化特征的數(shù)據(jù)[5]，因此了解自然系統(tǒng)必然通過(guò)數(shù)據(jù)。算力是人工系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的運(yùn)算能力，是解決問(wèn)題的必要條件。算法是對(duì)人思維的抽象，是人對(duì)自然系統(tǒng)規(guī)律的理解。因素是自然系統(tǒng)變化的控制要素，是數(shù)據(jù)的標(biāo)定，也是算法的基礎(chǔ)。

圖1 給出了數(shù)據(jù)、算力、算法和因素的關(guān)系。筆者認(rèn)為建立以人工智能為特征的人工系統(tǒng)，必須明確數(shù)據(jù)、算力、算法和因素的作用和關(guān)系，四者相輔相成缺一不可。人工系統(tǒng)的內(nèi)涵是豐富的，后文在不引起歧義的情況下，將具有人工智能特征的人工系統(tǒng)中智能子系統(tǒng)稱為人工系統(tǒng)。因?yàn)槿斯は到y(tǒng)建立的核心是智能子系統(tǒng)。

圖1 數(shù)據(jù)、算力、算法和因素的關(guān)系Fig.1 Relationship among data,computing power,algorithm and factors

2 數(shù)據(jù)的作用

數(shù)據(jù)是建立人工系統(tǒng)的核心。至少在目前以人工智能和大數(shù)據(jù)為代表的人工系統(tǒng)中處于核心地位。如圖1 中部，自然系統(tǒng)在因素變化的作用下散發(fā)出變化數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，由于人的感知和處理手段限制只能得到可以感知、度量和處理的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。這部分可用數(shù)據(jù)可能只是原數(shù)據(jù)集的一小部分。

上節(jié)提出，人工系統(tǒng)是代替自然人了解和控制自然系統(tǒng)的系統(tǒng)，因此人工系統(tǒng)必須了解自然系統(tǒng)的特征，這些特征都來(lái)源于數(shù)據(jù)。但可用數(shù)據(jù)不能完全提供自然系統(tǒng)特征，因此即使后期的算力和算法非常先進(jìn)也會(huì)由于數(shù)據(jù)的缺失導(dǎo)致分析錯(cuò)誤。如果人工系統(tǒng)不能充分了解和控制自然系統(tǒng)，將導(dǎo)致人工系統(tǒng)難以完成自然系統(tǒng)功能或只能完成部分功能。

圖1 上部展示了人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)的過(guò)程。人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)首先從分析數(shù)據(jù)開(kāi)始。數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)作用是確定自然系統(tǒng)的關(guān)系和因素。即通過(guò)數(shù)據(jù)變化來(lái)確定構(gòu)成自然系統(tǒng)的因素和因素之間的關(guān)系。作者提出的空間故障網(wǎng)絡(luò)[2-4]就是一種分析系統(tǒng)故障演化過(guò)程的智能方法。其目的在于了解系統(tǒng)故障過(guò)程，將故障過(guò)程抽象為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。問(wèn)題在于如何確定因素和因素之間的聯(lián)系，及因素之間的邏輯關(guān)系。通過(guò)數(shù)據(jù)識(shí)別因素的方法是將因素的變化與數(shù)據(jù)的變化耦合，確定因素變化和數(shù)據(jù)變化是否有對(duì)應(yīng)關(guān)系，且這些變化是否符合已有現(xiàn)象和規(guī)律。將因素按照一定規(guī)律變化，數(shù)據(jù)隨之按照一定規(guī)律變化，期間其它因素不變，即可辨識(shí)該因素。當(dāng)確定了所有已知因素后，則需進(jìn)一步確定因素關(guān)系，即因素的相關(guān)性。確定所有因素的全集或子集或單一因素，與其它子集或單一因素的關(guān)系。通過(guò)因素變化導(dǎo)致數(shù)據(jù)變化的一致性確定，如果一致說(shuō)明這些因素具有相關(guān)性。進(jìn)一步的，可通過(guò)因素分析法[21-22]和系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)分析法[23]來(lái)確定因素間的邏輯關(guān)系，這里不做論述。

可以說(shuō)按照目前人工智能的現(xiàn)狀，建立人工系統(tǒng)過(guò)程中，完備的數(shù)據(jù)是保障人工系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。但相對(duì)于數(shù)據(jù)更為重要的是因素，數(shù)據(jù)的目的是識(shí)別因素。

3 因素的作用

因素和數(shù)據(jù)具有糾纏性。筆者針對(duì)人工系統(tǒng)與自然系統(tǒng)的因素流與數(shù)據(jù)流提出了系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)空間與系統(tǒng)映射論[5]。前者用于測(cè)量系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)，后者用于分析因素流和數(shù)據(jù)流的關(guān)系。認(rèn)為系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力來(lái)源于因素改變，而系統(tǒng)發(fā)生運(yùn)動(dòng)的表象是系統(tǒng)散發(fā)數(shù)據(jù)的改變；數(shù)據(jù)變化是人能感知系統(tǒng)存在的條件，當(dāng)然前提是數(shù)據(jù)可被感知。

因素流和數(shù)據(jù)流是兩個(gè)重要概念，數(shù)據(jù)流從自然系統(tǒng)出發(fā)提供數(shù)據(jù)給人工系統(tǒng)；人工系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)確定因素，進(jìn)一步選擇可控因素對(duì)自然系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控。這是自然系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的物質(zhì)、能量和信息的交換方式。如果數(shù)據(jù)流提供的數(shù)據(jù)能全部被人工系統(tǒng)感知、識(shí)別和解釋，最終得到影響自然系統(tǒng)的全部因素，且人工系統(tǒng)能調(diào)控這些因素，那么人工系統(tǒng)將完全可以模擬自然系統(tǒng)。這種情況是理想狀態(tài)難以達(dá)到，除了數(shù)據(jù)不能完全感之外，可控制的因素也少于全部因素。首先即使能全部識(shí)別數(shù)據(jù)得到全部影響因素，那么目前的水平也難以有效控制這些因素作用于自然系統(tǒng)。由于數(shù)據(jù)感知和識(shí)別的問(wèn)題，人工系統(tǒng)能分析的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)流的一小部分，這導(dǎo)致能識(shí)別的因素也只有很小一部分，能控制的因素更少。因此人工系統(tǒng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)自然系統(tǒng)的功能，或?qū)崿F(xiàn)少部分功能。

圖1 上部過(guò)程展示了通過(guò)數(shù)據(jù)確定因素和關(guān)系，因素和關(guān)系可建立規(guī)則，由這些規(guī)則組成自然系統(tǒng)。從上述可知基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致因素辨識(shí)缺失，進(jìn)一步導(dǎo)致關(guān)系識(shí)別困難，最終造成規(guī)則缺失。得到的規(guī)則可能只是自然系統(tǒng)規(guī)則的一小部分，且是近似規(guī)則，不能完全等效。這就是現(xiàn)在以人工智能為代表的人工系統(tǒng)難以代替人了解自然系統(tǒng)的本質(zhì)原因。

因素對(duì)數(shù)據(jù)的影響是確定性的，優(yōu)化的因素可以使數(shù)據(jù)清晰，去掉冗余和錯(cuò)誤，且能降低數(shù)據(jù)維度。本質(zhì)上將因素作為空間坐標(biāo)軸，而數(shù)據(jù)是空間中的點(diǎn)，如果坐標(biāo)軸正確，數(shù)據(jù)點(diǎn)的定位就是確定的?？梢韵胂?，因素和數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系是一個(gè)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。自然系統(tǒng)是因素通過(guò)某一結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)的過(guò)程形式；而人工系統(tǒng)是數(shù)據(jù)通過(guò)另一結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為因素的過(guò)程形式，后者是人工智能和大數(shù)據(jù)分析的工作。這兩個(gè)結(jié)構(gòu)并不一樣，因?yàn)樗鼈兊妮斎牒洼敵鍪窍喾吹?，是映射關(guān)系且映射方向相反。這即是系統(tǒng)映射輪的基本思想。

4 算力的作用

如果人工智能系統(tǒng)作為核心的人工系統(tǒng)構(gòu)建成功，那么另一個(gè)問(wèn)題就是如何運(yùn)行，其核心內(nèi)容即為算力。人與人工智能比較，人的思維能力明顯占優(yōu)，至少目前是。那么人工系統(tǒng)代替人的主要原因在于兩方面，一是工作不適合人，由機(jī)子系統(tǒng)代替；二是人的純計(jì)算能力很低，由智能子系統(tǒng)代替。

目前大體上算力的發(fā)展有兩個(gè)方向，一是資源集中化的算力；二是資源分散的算力。前者以云計(jì)算為代表，建立大型云計(jì)算中心，集中計(jì)算力量，將純計(jì)算對(duì)各行業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析。通過(guò)云平臺(tái)的建立，服務(wù)方更專業(yè)，運(yùn)行成本減少，計(jì)算效率提高；客戶則主要關(guān)注業(yè)務(wù)流程，通過(guò)租用云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和業(yè)務(wù)決策，減少了硬件維護(hù)和軟件開(kāi)發(fā)成本。后者以邊緣計(jì)算為代表，與物聯(lián)網(wǎng)共同發(fā)展。邊緣計(jì)算主要利用數(shù)量龐大的終端智能設(shè)備，且這些設(shè)備多種多樣，可及時(shí)完成算力有限的任務(wù)。由于云計(jì)算資源集中，傳輸和使用受到限制，而邊緣計(jì)算更為靈活但算力有限，因此兩者的結(jié)合將是必然的。

實(shí)際上也有很多影響算力的因素。比如規(guī)模，因?yàn)楸３炙懔Φ暮诵氖怯布到y(tǒng)，硬件系統(tǒng)的規(guī)模往往是限制算力的關(guān)鍵，比如云計(jì)算和邊緣計(jì)算就是硬件規(guī)模導(dǎo)致的應(yīng)用場(chǎng)景差異。算力成本也是影響算力的因素，云計(jì)算的使用和維護(hù)成本明顯高于邊緣計(jì)算的終端智能設(shè)備。因此在水電充沛的貴州省，很多科技企業(yè)建立了云計(jì)算中心。成本是算力發(fā)揮作用的保證。算力方式是算力提高的有效途徑，例如信號(hào)的一位兩狀態(tài)表示方式和一位四狀態(tài)表示方式，其算力將指數(shù)倍增長(zhǎng)。前者是傳統(tǒng)的電信號(hào)狀態(tài)，后者是量子信號(hào)狀態(tài)，差別很大。平臺(tái)是限制算力的因素，例如云計(jì)算和邊緣智能設(shè)備的算力差別是顯而易見(jiàn)的。

最終，算力是保障人工系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，是機(jī)子系統(tǒng)，是工具。算力的提高往往依靠科技進(jìn)步和大型科技企業(yè)的發(fā)展。但算力的發(fā)展與人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)的能力并不等同。人工系統(tǒng)的目的是完全模擬自然系統(tǒng)變化和反應(yīng)，進(jìn)而模擬和代替自然人的思維和工作。從圖1 上部可知，在人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)的過(guò)程中，首先數(shù)據(jù)分析是需要最強(qiáng)算力的；由數(shù)據(jù)確定因素和關(guān)系雖需要算力但也需要智能的因素分析算法；而其后的建立規(guī)則和組成自然系統(tǒng)的過(guò)程更多的是思維層面的算法。因此，在上述過(guò)程中，算力的作用逐漸減小。因此單純依靠目前人工智能構(gòu)建的人工系統(tǒng)難以進(jìn)行高級(jí)的規(guī)則建立和自然系統(tǒng)構(gòu)造，而只能是低層次的數(shù)據(jù)分析、因素辨識(shí)和關(guān)系確定。

5 算法的作用

與算力對(duì)應(yīng)，算法的發(fā)展較為簡(jiǎn)單限制更少。人工智能目前主要有3 大流派：1)結(jié)構(gòu)模擬流派，認(rèn)為人工智能可通過(guò)構(gòu)建與人腦結(jié)構(gòu)相似的結(jié)構(gòu)，通過(guò)輸出和輸入的對(duì)應(yīng)關(guān)系實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)固化結(jié)構(gòu)來(lái)模擬人的思維，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[24-26]；2)功能模擬流派認(rèn)為人工智能源于人腦邏輯，進(jìn)而抽象為數(shù)學(xué)邏輯，將人的認(rèn)知和思維以符號(hào)為基本單元進(jìn)行表示，認(rèn)知和思維過(guò)程等同于眾多單元符號(hào)的運(yùn)算過(guò)程，例如物理符號(hào)系統(tǒng)[27-30]；3)行為模擬流派，認(rèn)為人類行為是有機(jī)體對(duì)外界環(huán)境變化進(jìn)行的自主響應(yīng)行為，并通過(guò)身體行為表現(xiàn)出來(lái)，可通過(guò)外界環(huán)境變化預(yù)測(cè)主體響應(yīng)行為，從而達(dá)到人工智能的目的，例如感知行為系統(tǒng)[31,32]。雖然這些人工智能的流派思想和具體實(shí)現(xiàn)方法不同，但它們都是基于一定思維的方法流程，將這些流程通過(guò)數(shù)學(xué)模型展示出來(lái)即形成算法。

與算力相區(qū)別，算法的發(fā)展多以個(gè)人為單位出現(xiàn)。算法是思想的形式化，思想源于個(gè)人，而且將思想轉(zhuǎn)化為算法不受算力那種對(duì)規(guī)模、成本、方式和平臺(tái)的限制。因此具有革命和創(chuàng)新的算法往往來(lái)源于個(gè)人，也是目前人工智能研究最為廣泛的領(lǐng)域。

算法是提高數(shù)據(jù)使用效率的關(guān)鍵，而算法的核心即為表達(dá)式和參數(shù)的設(shè)計(jì)。對(duì)于人工系統(tǒng)和自然系統(tǒng)而言，自然系統(tǒng)可作為表達(dá)式的因變量；表達(dá)式中的參數(shù)是因素的具體值；而表達(dá)式本身就是人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，即上文提到的系統(tǒng)映射。因此算法的優(yōu)劣一方面影響著算力的發(fā)揮，也同時(shí)受到因素和數(shù)據(jù)的影響。從圖1 上部可知，在人工系統(tǒng)模仿自然系統(tǒng)的過(guò)程中，源于思維的算法作用越來(lái)越強(qiáng)，同時(shí)算力作用逐漸減弱，因?yàn)樗惴ǜ荏w現(xiàn)人的高級(jí)思維。

6 數(shù)據(jù)-因素-算力-算法的相互關(guān)系

如上論述了數(shù)據(jù)、因素、算力和算法之間存在的聯(lián)系和相關(guān)性，它們有如圖1 所示的形式和作用關(guān)系。進(jìn)一步的將人工系統(tǒng)和自然系統(tǒng)作為對(duì)象，對(duì)上述4 方面關(guān)系進(jìn)行梳理，可形成圖2。

圖2 人工系統(tǒng)和自然系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、因素、算力和算法的關(guān)系Fig.2 Relationship between artificial system and natural system and data,factors,computing power and algorithm

算法和算力是對(duì)人工系統(tǒng)而言的，算力代表了人工系統(tǒng)形成數(shù)據(jù)流到因素流之間映射關(guān)系f(x)的計(jì)算能力，主要取決于人工系統(tǒng)的硬件設(shè)置和物理特征；算法代表了人工系統(tǒng)形成映射關(guān)系f(x)的方法論，目前仍主要來(lái)源于人的思維創(chuàng)新活動(dòng)，是人工系統(tǒng)形成真正意義上人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)域。算法和算力共同構(gòu)成了人工系統(tǒng)形成映射f(x)的基本能力，算力是基礎(chǔ)，可通過(guò)巨量的枚舉尋找適當(dāng)?shù)挠成鋐(x)；算法則是在算力基礎(chǔ)上對(duì)計(jì)算過(guò)程的優(yōu)化，壓縮計(jì)算過(guò)程的時(shí)間和空間復(fù)雜性，進(jìn)而等效為算力提高。由于算力受到硬件和物理性質(zhì)限制，目前想通過(guò)基礎(chǔ)方法提升算力較為困難，一般采用集成和疊加形式提高算力。而更有效的方式是設(shè)計(jì)優(yōu)秀的算法來(lái)等效地提高算力，是人的創(chuàng)新思維活動(dòng)，在面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)性問(wèn)題時(shí)算法的作用優(yōu)于算力。

因素和數(shù)據(jù)是人工系統(tǒng)通過(guò)算法和算力形成映射f(x)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)流是人工系統(tǒng)從自然系統(tǒng)接收到的各種數(shù)據(jù)的集合，人工系統(tǒng)的重要任務(wù)是將這些數(shù)據(jù)分類，分類的結(jié)果就形成了因素。如果數(shù)據(jù)變化形成的數(shù)據(jù)流通過(guò)映射f(x)得到穩(wěn)定的因素分類形成因素流，則該映射關(guān)系f(x)是成功的。因素和數(shù)據(jù)之間對(duì)于人工系統(tǒng)存在著明顯關(guān)系，該關(guān)系是實(shí)現(xiàn)人工系統(tǒng)功能等效于自然系統(tǒng)功能的關(guān)鍵。

自然系統(tǒng)按照自然法則運(yùn)行，人工系統(tǒng)模仿自然系統(tǒng)的首要任務(wù)就是確定這種法則。對(duì)于人工系統(tǒng)，自然系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流是基礎(chǔ)，人工系統(tǒng)通過(guò)因素流控制自然系統(tǒng)，期間形成的映射f(x)就是描述自然法則的核心。具體的f(x)就是我們通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)得到的自然科學(xué)中各門(mén)類學(xué)科的各種公式，及描述系統(tǒng)的各類邏輯表達(dá)式，這些公式和表達(dá)式是對(duì)自然系統(tǒng)在不同側(cè)面的描述。人工系統(tǒng)需要形成映射f(x)，再通過(guò)映射f(x)來(lái)模仿自然系統(tǒng)。如果將映射y=f(x)比作函數(shù)，則f是該函數(shù)的結(jié)構(gòu)，如加減乘除、積分微分、數(shù)理邏輯等；各種變量x代表了各種因素；x在自然系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的具體值的一系列變化成為數(shù)據(jù)流；y代表了人工系統(tǒng)對(duì)自然系統(tǒng)在特定方面的模仿，是人工系統(tǒng)存在的目的。

式(1)是簡(jiǎn)單的線性映射函數(shù)，其中“+”代表了該映射的結(jié)構(gòu)，x代表了因素，y代表了目標(biāo)值。因此式(1)代表了人工系統(tǒng)模仿自然系統(tǒng)在y方面的規(guī)律，人工系統(tǒng)接收到x因素的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法得到線性函數(shù)結(jié)構(gòu)，以算力得到系數(shù)a和b。所以各科學(xué)中的公式都是通過(guò)上述過(guò)程基于人工系統(tǒng)對(duì)自然系統(tǒng)的抽象，以使人工系統(tǒng)能模仿自然系統(tǒng)。面對(duì)更復(fù)雜情況，進(jìn)一步發(fā)展了結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬的人工智能3 大流派，但實(shí)質(zhì)上與式(1)的映射關(guān)系確定無(wú)異，只是采取的算法不同，也是由于算力在這些方面的效果不明顯導(dǎo)致的。

綜上，目前和今后以人工智能為代表的人工系統(tǒng)在模擬自然系統(tǒng)的過(guò)程中，應(yīng)同時(shí)考慮數(shù)據(jù)、因素、算力和算法的相互作用。大體上，數(shù)據(jù)和因素是強(qiáng)作用關(guān)系，構(gòu)成了因素流和數(shù)據(jù)流，前者從人工系統(tǒng)流向自然系統(tǒng)，后者從自然系統(tǒng)流向人工系統(tǒng)，相互耦合建立了系統(tǒng)映射關(guān)系；算力和算法是強(qiáng)作用關(guān)系，算力主要在人工系統(tǒng)模擬自然系統(tǒng)的開(kāi)始階段發(fā)揮主要作用，算法則在后期起到主要作用。當(dāng)然我們的目的是建立具有人工智能特征的人工系統(tǒng)從而模擬自然系統(tǒng)。更具體的可將該過(guò)程等效為函數(shù)映射，人工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可具體化為函數(shù)解析式。算法體現(xiàn)了函數(shù)解析式的分析方式，因素則是函數(shù)中的變量，數(shù)據(jù)是函數(shù)中的因變量和自變量數(shù)值，算力是求解該函數(shù)的能力?？梢?jiàn)實(shí)現(xiàn)具有人工智能能力的人工系統(tǒng)必須同時(shí)考慮數(shù)據(jù)、因素、算力和算法，及其相互作用。

7 結(jié)束語(yǔ)

論文主要研究了構(gòu)造具有人工智能特征的人工系統(tǒng)過(guò)程中，數(shù)據(jù)、因素、算法和算力的關(guān)系，主要結(jié)論如下：

1）論述了人工系統(tǒng)的內(nèi)涵。人工系統(tǒng)是區(qū)別于自然系統(tǒng)的，由人設(shè)計(jì)、建造、運(yùn)行和維護(hù)的系統(tǒng)。人工系統(tǒng)是代替自然人了解和控制自然系統(tǒng)的系統(tǒng)。構(gòu)建人工系統(tǒng)的關(guān)鍵是確定數(shù)據(jù)、因素、算法和算力的作用及其之間關(guān)系。

2）論述了數(shù)據(jù)、因素、算法和算力的作用，并證明了它們之間具有相互聯(lián)系和不可取少的性質(zhì)。數(shù)據(jù)是自然系統(tǒng)散發(fā)出來(lái)的，是人工系統(tǒng)辨識(shí)因素的基礎(chǔ)，也是形成算法的基礎(chǔ)；因素是人工系統(tǒng)控制自然系統(tǒng)的方式，也是算法所需的變量；算法是體現(xiàn)因素與數(shù)據(jù)關(guān)系，描述人工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的方式；算力是解算算法的保障，同時(shí)需考慮數(shù)據(jù)和因素的特征。

3）論述了數(shù)據(jù)、因素、算法和算力的相互關(guān)系。算力是人工系統(tǒng)形成映射關(guān)系的計(jì)算能力；算法是形成映射關(guān)系的方法論；數(shù)據(jù)是人工系統(tǒng)從自然系統(tǒng)接收到的各種數(shù)據(jù)的集合；因素是這些數(shù)據(jù)分類的結(jié)果。各科學(xué)的公式都是人工系統(tǒng)對(duì)自然系統(tǒng)的抽象，該抽象是通過(guò)數(shù)據(jù)、因素、算法和算力的相互關(guān)系實(shí)現(xiàn)的，最終形成映射實(shí)現(xiàn)人工系統(tǒng)對(duì)自然系統(tǒng)在特定方面的模仿。