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用好模型的智慧

2021/7/3 17:07:54 人評論 次瀏覽 分類:文化長廊  文章地址:http://www.gsipv.com/community/3871.html

我昨天在朋友圈發了一句話“真正懂技術的人要知道兩件事:實用技術的關鍵邏輯,不是技術原理本身,而是原理所需的條件不滿足時怎么辦?技術應用的關鍵邏輯,不是技術本身的邏輯,而是技術在何種場景下能夠創造價值。”

下面,我用建模來說明這句話的含義。


大約十五年前,在工業與應用數學學會的常務理事會以上,我做了個簡單的發言。大體意思是:不僅要會建模,更要會應用。我認為,在工業場景下,模型誤差是難免的,關鍵是要學會把有誤差的模型用好。把有誤差的模型用好,才是真本事。講完之后,郭雷會長興奮地對我說:控制論研究的東西,其實就是有了誤差怎么辦。他和楊頂輝老師還要我把發言整理出來,發表在學會的通信上。


大約30年前,王老師講過一個通俗、形象的觀點:機械行業模型的典型誤差是1% ,電子行業是10% 、化工行業是30%。按這個說法:鋼鐵行業的誤差會有50%-100%。對一般性的場景,模型誤差大常常是個難以徹底解決的問題。對于簡單的小系統,誤差常常是因為模型參數難獲得;對于復雜的工業大系統,子系統誤差的疊加會很大,往往連量級都難以判斷。


數學模型技術搞幾十年了,精度一直都是重要的瓶頸。對解決具體問題(如制定工藝參數)來說,模型精度不能滿足生產的需求是一種常態。但是,“死了張屠戶、不吃帶毛豬”。工業人一般是通過試驗和測試,獲得合適的參數。


現在,計算機數據存儲和運算能力上去了。于是,全國人民都在強調模型、數字孿生,強調精準映射。但問題是:誤差問題解決了嗎?如果解決不了,仿真的結果敢用嗎?所以,現在仍然需要面對我在十五年提出的問題:有了誤差怎么辦?


在我看來,應用模型的智慧和技巧,恰恰就在處理誤差問題。如果總是寄希望于模型精度特別高,往往就會走入無解的死胡同。對于那些不值得花巨資測試、計算的行業,更是如此。現實中,認識到模型的不足,才能把模型用好。我把“模型用好”的標準定義為:用模型比不用模型好。而不是達到普通人理想中的樣子。比如,模型不能代替試驗,但可以減少試驗、可以減少試驗的風險、加快試驗的速度。


有位前輩在評審創新項目時,經常問三個問題:難在何處、新在何處、妙在何處?所謂妙在何處,就是創新項目一般要有智慧。沒有智慧、看不到妙處的“創新”,很可能是個笑話:難道大家都這么傻、就想不到嗎? 但這類笑話在中國特別多:因為人家追求的是政治正確和所謂的先進性。比如,有的企業把多條產線的數據連在一起,能遠方的讓領導看見,就大吹特吹。我就想問這句話:這種想法,妙在何處?


孔子說“從心所欲不逾矩”。我的理解是:不做那些做不成的事情,才能進入自由王國,才能做什么成什么。這是一種智慧。同樣,放棄過度理想的模型精度,才能把模型用好。在我看來,模型的一般性意義,并不是物理實體的高精度映像,而是信息和知識沉淀的載體。我們還要知道:知識,需要在實踐中長期積累。

作者:郭朝暉(工學博士,教授級高工。企業研發一線工作20年;優也科技信息公司首席科學家;東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內知名智庫、走向智能研究院的發起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)

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