从单体智能到群体统筹优化算法正在鞭策人工智能新浪潮

摘要：

谁把握了核心算法，谁就能在未来一波又一波的人工智能浪潮中把握主动权。

过去两年出现了人工智能的热潮，尤其是以深度学习算法为代表人工智能在中国市场出现了井喷现象。按照麦肯锡统计，2021年全球科技巨头在人工智能上投入了200亿到300亿美元，VC/PE投融资达60亿到90亿美元。在中国，按照钛媒体TMTbase全球创投数据库的数据统计，目前共收录中国人工智能企业398家、共发生571起投资事件，投资总额高达571亿人民币。

就在AlphaGo先后挑战世界和中国围棋高手后，关于人工智能的热炒更有甚嚣尘上的趋势，也有行业专家发出人工智能泡沫的警告。然而，人工智能泡沫现象却有一个意想不到的效果。2021年6月24日，在由钛媒体与大数据运筹优化公司杉数科技联合举办的“钛媒体AI大师圆桌会”中，来自美国与中国的高级优化算法专家均体现，人工智能热带动了优化算法的繁荣。

斯坦福大学李国鼎工程讲座教授、华人运筹学领袖、杉数科技首席科学顾问叶荫宇体现，机器学习算法强化了单体机器的智能，但在机器人群体协同工作时则需要“通盘考虑、统筹优化”的优化算法。正因为云计算、大数据与人工智能的井喷，才出现了超大规模的大数据，而这正是优化算法繁荣的基础，优化算法的发展也将反过来鞭策人工智能进入新阶段。

算法战争与战争算法

斯坦福大学李国鼎工程讲座教授、华人运筹学领袖、杉数科技首席科学顾问叶荫宇

2021年4月26日，美国防部在一份备忘录中对“战争算法”进行了描述，提出了“算法战”概念，更为重要的是组建了“算法战跨功能团队”，该团队将通过编写人工智能、机器学习等代码来改变作战方式，好比利用人工智能对无人机采集的海量视频数据进行分析以获得丰富的战争情报。

而早在二战的时候，还没有大数据甚至也没有计算机，在获取数据的途径、数量和速度都很有限的前提下，发源了对后来全球社会经济有广泛影响的“战争算法”：运筹学。叶荫宇介绍说，运筹学是一种研究优化的学问，就是对于所有的实际生活中出现的问题，不是简单是找一个可行的方案，并且是必然要找到很优的方案。用现代的话说，就是要把事情做到极致。

生活在1707年到1783年的闻名瑞典数学家莱昂哈德·欧拉就曾说过：这个世界上的任何事情或事物都有很大值或很小值。在二战中，盟军使用数学模型解决各种作战的很优化问题，包孕雷达安排问题、运输船队的护航问题、反潜深水炸弹投掷问题、太平洋岛屿军事物资存储问题、项目办理问题等等，这些问题的解决保障了很后的胜利。

二战结束后，人们将运筹学广泛应用到企业和政府之中，包孕生产、办事、金融等行业。由于运筹学源于解决现实世界中的决策问题，因而后来涌现了大量运筹学算法，运筹学各重要分支得到快速发展，包孕线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、博弈论、搜索论等。

现代运筹学利用统计学、数学模型和算法等方法，为复杂问题寻找在满足约束的条件下能够很大化/很小化某一目标的很优决策，典型的应用就是解决复杂巨系统的优化决策问题。复杂巨系统指的是规模巨大、构成要素复杂、包罗众多子系统的系统，如电力系统、城市交通网、数字通信网、柔性制造系统、水资源系统、社会经济系统等。

复杂巨系统性能的优化将产生巨大的经济效益或社会效益，而其中运筹学的应用就能起到重要作用。好比工厂生产、货物库存、销售中心和消费区域等办理等，不能对各个环节孤立地进行研究和办理，必需把这些环节连接起来，以获得全局优化的运行办理。

能够解决复杂巨系统的优化问题，才是以运筹学为代表的很优化算法的很大价值，甚至对于一个国家来说具有着战略意义。从商业价值这个角度来说，大数据是从0到1、人工智能是从1到2、统计和运筹优化算法是从2到N。把握了以运筹学为代表的优化算法，才能真正博得未来的算法战争。

大数据时代下的商业决策

美国纽约大学助理教授陈溪

叶荫宇曾获得美国运筹与办理学会冯诺依曼理论奖（运筹办理学界很高奖），也是迄今为止华人优选获奖者，2021年美国应用数学学会优化大奖（每三年评一人）、2021年国际数学规划大会TsengLectureship奖（每三年评一人），曾主持和参与美国波音、FICO、运通、美国卫生部、美国科学基金、美国能源部以及美国空军科研部门等多个科研项目。

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