現(xiàn)在一提起人工智能，我們首先想到的一定是神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡實踐應用的迅速發(fā)展，已經(jīng)讓它成為了人工智能中最當紅的技術。其實就在上世紀40年代相關的理論被提出后，神經(jīng)網(wǎng)絡也經(jīng)歷過幾十年跌宕起伏的發(fā)展，在50年代末進行了一次失敗的工程化實驗后，神經(jīng)網(wǎng)絡的研究陷入低谷，還在研究它的學者曾一度被視為異端。

神經(jīng)網(wǎng)絡的“逆襲故事”告訴我們，要用更長遠的發(fā)展眼光看待技術。今天被視作荒謬的理論，或許明天就能引領一個行業(yè)的發(fā)展。

今天我們討論的，就是一項和曾經(jīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡一樣，擁有頗多爭議的技術類別——模糊控制。

當工程專家搞起數(shù)學……

提到模糊控制，要從它的理論來源模糊數(shù)學開始。

模糊數(shù)學，光是看這四個字就讓人覺得難以信任。在大部分人的印象里，數(shù)學應該是一門嚴謹?shù)膶W科，畢竟在考試的時候，模模糊糊的答案是不能得分的……

不過，當數(shù)學應用到日常生活中后，我們開始發(fā)現(xiàn)人類世界中的很多概念是沒法用精確的數(shù)字表示的。比如冷和熱、美和丑這些概念，很難精確到多少攝氏度或者是一個評分，而是人類的一種模糊的感覺。

可在計算機的數(shù)學世界中，只有0和1——非熱即冷、非美既丑，人們一直在發(fā)愁，要如何讓計算機理解人類世界中的這些模糊概念呢？

在1965年，美國控制論專家查德發(fā)表了一篇描述模糊控制的論文，正式開啟了模糊數(shù)學這一學科。

模糊數(shù)學的核心理念就是，用精確的數(shù)學手段對現(xiàn)實世界中大量存在的模糊概念和模糊現(xiàn)象進行描述、建模，從而實現(xiàn)對問題的控制和解決。

比如-10°是“冷”，30°是“熱”，那么20°就是介于1和0之間的0.75。

模糊數(shù)學乍一聽是提出了一個很牛X的問題解決方式，但對數(shù)學稍有了解的人就會在兩秒鐘之后反應過來……這玩意和概率論有啥區(qū)別?。浚浚?/p>

這也是模糊數(shù)學爭議最大的一點，由控制論學者提出，在理論基礎上相對薄弱，所謂的“模糊”概念也和概率論略有接近。當然，直到今天模糊數(shù)學在理論上還在不斷發(fā)展，各國研究學者，尤其是我國學者都做出了很多貢獻。模糊數(shù)學作為一門學科，正在逐漸站穩(wěn)腳跟。

人工智能洗衣機，竟然有一顆90后的大腦？

我們所關注的當然不是學術問題，而是模糊控制的應用發(fā)展。模糊數(shù)學最大的特點，就是它是由應用領域范疇發(fā)展到理論范疇，擁有大量的實踐經(jīng)驗。

模糊控制最早是應用于自動化控制方面，為的是能夠讓專家經(jīng)驗量化，實現(xiàn)更加專業(yè)的自動化控制。

比如我想研發(fā)一個全自動烤地瓜爐，就需要知道如何調節(jié)地瓜機的火候。這時候我向一位資深烤地瓜老大爺咨詢，他告訴我說：先開大火，地瓜熟了轉小火。這時候，我就需要把“大小火”、“生地瓜熟地瓜”這種概念教會給計算機。

模糊控制的解決方案，是把設定一個值域，把燒烤溫度設置為100°到250°，把地瓜成熟度設置為0-1。通過對地瓜成熟度的監(jiān)測，隨之調節(jié)地瓜爐的溫度設置。

要是沒有模糊控制理論，計算機可能只能得到一個精確的“食譜”，當?shù)毓线_到某一確切狀態(tài)，立刻改變烤爐溫度?？蓪嶋H應用時，地瓜達到完全成熟可能就是一瞬間的事，同一烤爐中的不同地瓜也常常有著不同的狀態(tài)，除非有非常精確的傳感器，否則很難捕捉到這一瞬間的變化。

但在模糊控制系統(tǒng)中，地瓜成熟度被分成0到1，傳感器可以每隔五分鐘對地瓜的成熟度進行檢測，第一次檢測時，地瓜們的成熟度可能是0.2、0.5和0.6。第二次檢測時，地瓜們的成熟度達到了0.45、0.7和0.9，這時烤爐就會變化溫度。

在模糊控制下，自動化控制可以在盡量低的成本下實現(xiàn)更高的受益。在上個世紀的航天、工業(yè)領域，計算機的智能程度、傳感器密度和信息回傳速度都沒今天這么高，模糊控制成了一種很好的解決方案。

到了90年代，模糊控制逐漸進入了民用產(chǎn)品領域。比如空調、洗衣機等等產(chǎn)品，通過自動識別室溫、衣物重量等等，對產(chǎn)品功率進行智能調節(jié)，達到節(jié)能的目的?，F(xiàn)在我們看到的很多人工智能空調和人工智能洗衣機，都是應用了這種90年代就有了的技術。

風水輪流轉，模糊控制會站到下一個學術風口上嗎？

雖然來自上個世紀的模糊控制理論聽起很過時，但它的確從屬于人工智能的一項分支，只是很多以往需要模糊控制才能實現(xiàn)的功能，今天都直接可以通過機器學習來實現(xiàn)。

還是前面的那個烤地瓜的問題，利用模糊控制理論我們需要自己為地瓜設置一個成熟度劃分，但在機器學習中，只需要把老大爺烤地瓜時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄下來，就能訓練出一個和老大爺一樣專業(yè)的算法模型，應用在各種各樣的智能地瓜爐中。

模糊控制理論的應用，更適用于上個世紀硬件和算法不分家的情況。每種大型機械都有自己的微電腦系統(tǒng)，通過對狀態(tài)與數(shù)據(jù)之間的調整來實現(xiàn)從人操縱機械到機械自我控制的轉變。

到了四處都有傳感器、算力變得強大又廉價的今天，模糊算法的高性價比優(yōu)勢開始變得不復存在。

但這并不意味著模糊控制從此就失去了研究意義，在今天模糊控制依然有很多利用價值。

第一，模糊控制依然可以利用于家用電器這類數(shù)據(jù)難以量化的領域。比如可以智能調整溫度的空調，研究個人用戶的歷史操作數(shù)據(jù)的確可以得出個性化的溫度調節(jié)算法，但這樣的做法和用模糊控制研究專家意見得出的結果不會有太大差別。

第二，模糊控制在對感情傾向的研究中有著絕對優(yōu)勢。機器學習主要還是對大量數(shù)據(jù)進行挖掘，但很多時候用戶的感性決策是不一定會表現(xiàn)在數(shù)據(jù)中的。

有一篇論文就表述了如何用模糊控制理論智能調節(jié)酒店房價，其中提到，當房價價格達到一個值域時，或許不會影響到消費者決策，但會影響到消費者對于酒店的印象，長期看來會影響到酒店發(fā)展。這時對消費者進行樣本調查，再挖掘調查數(shù)據(jù)得出智能調價范圍就是一個很好的解決方案。

現(xiàn)在由于機器學習的火熱，一些研究方向已經(jīng)開始走向了極端。像有團隊曾經(jīng)利用對腦電波、心率等等的監(jiān)測，向實驗對象展示一些負面文字和圖畫，從而去研究他們的自殺傾向。其實心理醫(yī)生只要問幾個問題，就能得出更準確的判斷。

如果模糊控制能實現(xiàn)對心理醫(yī)生專家經(jīng)驗的量化，就能得出機器學習花大量時間和金錢才能找到的“公式”。而當機器學習對數(shù)據(jù)問題研究到一定地步時，人們一定會把目光轉移到無法直接捕捉到數(shù)據(jù)的感性概念中。這時模糊控制理論就會展示出自己的優(yōu)勢。

就像文章開頭說的，神經(jīng)網(wǎng)絡也是經(jīng)歷過幾十年的波折發(fā)展才實現(xiàn)今天的成果。誰能說下一個站上學術風口的，不會是模糊控制理論呢？

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