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王继祥：涌现性：智慧物流的“智慧”之源
2019-03-21 10:18:33中国物流设备网阅读量：1438 我要评论
导读：目前，关于人工智能到底有没有真正的智能，是不是伪智能有很多争议。因为深入到智能系统，我们看到的都是统计计算与概率逻辑的分析，智能来自哪里？
目前，关于人工智能到底有没有真正的智能，是不是伪智能有很多争议。因为深入到智能系统，我们看到的都是统计计算与概率逻辑的分析，智能来自哪里？同样，2009年我代表物流技术与应用编辑部等单位提出智慧物流概念以来，大家对智慧物流也有很多争议。如：智慧物流是不是炒作概念，物流系统到底能不能有智慧？如果有物流系统有智慧，那么智慧是怎么产生的？为什么本来没有智慧的物流系统就会产生智慧？简单的大数据分析就产生智慧吗？针对上述问题，本文结合物理学的涌现性，试图解释智慧物流的智慧之源，揭示智慧物流的智慧之谜。一家之言，抛砖引玉，希望引起大家探讨。(王继祥)
一、什么是涌现性？
涌现性指的是随着事物的时间量变，单体简单行为在简单地相互影响下，在系统整体上突然出现的一种整体突变。即：涌现是一种从低层次到高层次的过渡,是在微观主体进化的基础上，宏观系统在性能和机构上的突变，在这一过程中从旧质中可以产生新质。
系统科学把这种整体系统才具有，孤立部分及其个体总合不具有的性质称为整体涌现性(whole Emergence)。涌现性就是组成的成分按照系统结构方式相互作用、相互补充相互制约而激发出来的特征，是一种结构效应。
不同的结构方式，不同的相互激发产生不同的整体涌现性。整体涌现性的产生不是单一的，是规模效应和结构效应共同的结果，是简单个体信息连接并互相影响带来的整体网络效应的突变，是系统的质变与升级。整体性、系统性并不一定是涌现性，涌现性具有整体大于部分之和或整体小于部分之合的特征。
0与1是很简单的符号，但是这样的两个符号通过简单地加减互相作用，进化出了复杂的计算机系统和现在的数字世界，让我们进入了数字时代。其实中国古代哲学中也是通过阴与阳的哲学概念来建立世界模型的，“一阴一阳谓之道”，中国中医等传统科学理论也建立在类似0与1这样的模型体系，但缺乏现代科学支撑，显得朴素和粗糙。
蜂群和蚂蚁群其整体系统所涌现出的智能行为是关于整体涌现性的重要案例。一个蚂蚁军团，智愚而不知测量，视短而不及远望，但这样一群无知而短视的个体在崎岖不平的地形上同时作业，当某只蚂蚁偶然发现一条短路径，这个信息通过信息素的气味间接地传递给其他虚拟蚂蚁，这样，单只蚂蚁毕生学习所得就间接地成为整个蚁群信息遗产的一部分，依靠这种把个体学习到的知识有效地传播给自己的群体的作用机制，就能让蚂蚁军团迅速找到穿越崎岖地面的短路径。目前模拟蚁群网络机制，发展的蚁群算法也已经是人工智能中的计算方法之一了。
二、涌现性的基本特征
1、自主性：
根据观察看出，凡是能够出现整体涌现性的个体，不管是多么的低级，其自身都具有自主性，即具有一定的自主意识。有了自主意识就相当于有了生命力，可以实现状态感知、分析判断、自动执行的功能。
备注：有的书中将自主性也写成自我性，考虑到自我性在文字表述上容易引起歧义，具有自我分辨意识的含义，所以本文将机器主动性表述为自主性。想想看，一旦智能系统真的具有自我意识，可以分辨自我，知道谁利用我，谁欺负我，就有了感情，就会分辨人类与机器，就可能激发人机对抗，将是人工智能的奇点，也是人类的灾难。所以自主性不等于自我性。
2、互感知：
产生涌现性的群体中的个体可以互相感知，信息交流、相互作用、相互制约而产生相关效应。也就是说群体中的个体之间可以按照简单地规则互相影响。
3、自学习
自学习是群体系统智慧涌现的基本条件。我们说一个群体具备了自主性、互感知特征，只是具备了涌现出群体初级智能的条件，如蚁群或蜂群，但是这样的群体还不具备智慧，只能涌现出低水平的群体智能，并*处在在同一智能水平上难以进化，因为整个群不具备自我学习、知识储备和迭代升级的能力。
如果一个群体，具备了自主学习，知识储备，自主训练，并迭代升级，则这个群体的特征就不是仅仅处于初级智能的水平，而是具备了智慧涌现性的能力，知其然，更知其所以然。
在现代社会，我们现在已经可以很简单的就设计出一个具有自主性的产品。按照自主性的特征，利用物联网技术，让一个产品可以实现状态感知、判断反馈、自动执行就可以了。比如蒸汽机通过自身温度控制自身风箱开关的大小、抽水马桶通过水位线控制阀门开关等等，这些产品本身都具备“自主性”的这一功能。
在此基础上，我们通过物联网技术让物品联网，形成物流互联网、制造互联网等物联网系统，系统内的物品就可以建立互相感知、信息交互、相互制约的简单机制，这个群体就会涌现出群体智能。
在涌现理论出现之前，过去的人们一般使用还原理论来解释复杂系统的问题。还原理论的基本观点是：(1)整体是由局部构成的，因此局部决定整体；(2)整体的任一个变化，均可在局部找到原因。
还原理论虽然符合人们的思维习惯，也的确解决了不少问题，但是在遇到复杂系统相关问题时，却遇到了一些无法解释的现象，例如生态系统、大脑神经系统、经济系统、金融系统等复杂系统中的问题。因此人们开始发展专门针对复杂系统的概念和理论，而“涌现性”是其中基本、也是突出的一个。一般认为，具有涌现性的系统被称为复杂系统。
观察具有群体智能的世界，的智能行为都是通过大量低级单位的感知所形成的。低级单位各自做自己的事，并通过网络回路达成信息交流，这样的过程由量变到质变，终产生智能化群体行为。每个低级单位无法预测、判断群体的行为，个体行为具有随机性，但群体行为综合起来的就是优方案。在这种运营模式中，每个个体都是中心，即“去中心化”，没有真正的管理或统治中心，他们通过网络彼此影响、彼此干预，实现了终的群体智能行为。
三、物流系统的智慧涌现分析
1、物流自动化让设备具有了“自主性”功能
物流自动化设备是智慧物流执行系统，是具有“自主性”的物流作业执行单元，可以是一个部件或一个产品；通过“硬件”和“软件”构成“感知-判断-执行”的闭环，具备了自主感知，分析判断，自动执行的功能，具备了自主性的能力。
物流自动化不是智慧物流，初级物流自动化设备有时候连物流智能硬件都算不上，只具备了自动的感知和自动的执行功能。随着物流自动化技术也在不断进步，陆续出现了主动感知功能、无线感知功能，并对感知的命令可以根据预设条件进行简单判断后自动执行的功能，是具备了状态感知、分析判断、自动执行功能，产生了自主性的智慧物流执行单元。
如：自动分拣系统，可以自动感知系统命令，自动完成输送和分拣作业；
如：物流机器人，可以自动感知和接收系统命令，分析判断行走路径，自动托举或抓取货物，走到目的地完成货物的自动搬运；等等
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