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控制系统

新物种,增强型AI算法成工业应用的关键

  2019年06月21日  

  我们生活在一个纷繁复杂的世界,充满着无尽的未知和期待。在人类发展的历史长河中,历经千年的探寻,但仍有大量客观逻辑等待进一步的探究和挖掘。AI技术的崛起加速了整个人类文明的进程,它不只是数字或算法,也附着了人类对未知世界的开拓与想象。

  作为数值计算和系统工程建模的软件工具,MathWorks旗下的MATLAB在科学计算,金融,工程等多个领域发挥着重要作用,Simulink作为系统仿真的软件平台是许多科学家和工程师的必备日常,随着人工智能技术的崛起,MathWorks把AI提升为企业战略的重要组成部分。

  据统计,2018年中国人工智能市场规模突破200亿元大关,达到238.2亿元,相比2017增长率达到56.6%,随着技术的逐渐成熟,科技、制造业等行业巨头已经开始在相关领域中实施AI布局,这也从另一方面导致了AI应用场景的快速扩展。2019年,人工智能已经不再是下围棋的小娱乐,在多维度的实体经济中逐步走上了历史的舞台,作为驱动经济增长的新工具,AI正在成为与电力比肩的通用资源。

  MathWorks首席战略师Jim Tung先生在MathWorks “超越智‘我’”主题会议的演讲中也提到,人工智能是一项革命性的技术,将深刻影响了整个世界经济的走向。

  MathWorks首席战略师Jim Tung

MATLAB AI算法三大方向

  深度学习、机器学习、增强学习是MATLAB归纳和引入的三种算法,针对这三段趋势对应的不同的挑战,MathWorks相对采用了不同的策略。机器学习会涉及到很多不同的方法和工具,客户可能会很熟悉每一个算法,但最大的困难是如何快速选择合适的算法,或合适的技术。MATLAB工具可以辅助开发者快速地选择最合适的应用和算法。

  深度学习对于很多工程师并不像机器学习那么熟悉,其挑战在于如何帮助客户认识到深度学习擅长的工作。深度学习的潜力巨大,但是如何更适宜的应用这些技术,或者合适地选择技术参数,是重要的问题。

  增强学习是另外一个不同的领域,虽然存在时间比较久,但是没有一个特别合适的工具来实现增强学习的应用。

  三种技术在成熟度,或一些应用上会有不一样的理解。 目前,这三个AI方向对MathWorks而言都很重要,由于MATLAB的用户群很广泛,学校和科研人员,会更关注软件前沿技术的进展,而大多数的公众会关注产品的具体应用情况,所以如何落地应用才是问题的关键,而MATLAB作为工具不会只关注在其中的一个点上。

增强型AI算法

  针对工业与机器人控制领域打造的增强型AI技术,是MathWorks MATLAB推出的全新的功能,相比深度学习与机器学习,虽然诞生时间较早,但流传的广度却相对较低。增强型AI技术是控制行业内所强调的应用训练型AI,Jim解释。可以把这项技术想象为训练一只狗,或者一只动物。

  由设计者决定什么样的行为是好行为,当算法做出一次好的行为后,可以给予肯定的鼓励,由此推动算法的升级。相对也可以设计惩罚路线。长时间的训练后,算法会理解如何实施正确的行为。

  实际上是工程师逐渐地有意识地训练这套算法,指引算法执行正确的决定。这是增强学习工具箱里面最基本的理念。MATLAB并不去设定行为的正确与否。这个工具箱是训练对象去符合某一种行为的规范。目前大部分竞争者的AI属于比较狭窄应用领域的AI,而增强学习工具箱就是希望能够把这种AI,应用到工控领域中去。

  实际上增强型AI基本上是一个优化工具。对于特别应用场景或者特定条件下进行算法的优化。根据一个系统的表现,去决定是否应该去鼓励它继续这样表现,或者表示期待改变。

  可以把这个增强AI工具箱用在一个真实的系统里面,但是会花很长的时间去纠正系统的行为。目前增强型AI工具箱提供基于仿真提高、改变的工具,通过仿真会比在真实系统里调整速度快很多,这也是增强AI工具箱的最大优势。

  此外,通过仿真即使在没有真实系统的情况下,依然可以通过软件产生出来百万、千万的数据,在大规模的集成运算的环节里面去进行仿真,即使在真实条件不够充分的情况下,依然可以把控制器训练出来。

学习模型的方式

  增强学习并不是要把机器学习或者深度学习的算法做一个更强化的版本,它是机器学习的一个分支。机器学习和深度学习都需要大量的数据,用数据+标签的方式,最后选举出一个模型,人工准备数据和标签在这两种算法中不可避免。

  但增强AI的场景之下,很多情况是很难去做类似的准备。比如简单的图像可以进行处理,但是做复杂的行为的时候,很难对行为做标签,来补充足够的数据。增强学习其实本质上是一个反馈系统,只是另外一种AI算法升级的手段,可以认为是必行的手段,而不是深入的手段。

  所以增强学习可以是增强的通用机器学习算法,也可以是增强的深度学习的算法,有专门增强深度学习,有针对普通的增强学习,增强学习不用再去准备大量的数据训练模型,而是在一个确定的环境下,惩罚与奖励交替,对场景模型优化,本质上来说,无论是哪种学习都是数学上的优化,但这种优化跟通用的优化又不是一个概念,所以在增强学习的场景之下,可以根据外界的输入调整,根据惩罚或者奖励,去优化最终的目标。从这个角度来说,增强学习是一种学习模型的方式。

实现增强AI,加速工程应用落地

  工程师可以通过MATLAB或者Simulink达到增强学习的目的,引入一段场景建模,经过不停地训练,达到算法最佳状态。

  MATLAB建立了庞大的数据库,通过本地和云端数据库进行访问,或者从数据流中直接访问,方便模型场景的搭建。在训练的过程中,不同类型的数据,包括信号、声音、图像和文本数据,需要进行个别处理。采集后的数据往往大的惊人,需要大量处理工作。MATLAB提供了丰富的工具去帮助工程师处理这些数据。使用MATLAB还有一个巨大的好处,可以把采集到的数据和算法结合在一起,在电脑上或者在云端进行处理,使用起来非常方便。

  尽管技术在不停进步,但AI终究需要场景来进行落地,Jim认为这是MathWorks或者整个AI行业面临的最大的挑战也是最大的机遇,如何把AI算法技术和实际工程应用结合,是未来俘获更多市场的关键。

  很多公司中,AI团队和工程团队是两个不同的团队,如何协同两个团队的工作更是目前MathWorks这种工具企业需要提前去理解的问题。而在没有单独AI团队的公司里,工程师团队就需要去研习AI技术,在一定程度上掌握AI应用。此时,MATLAB这样的工具就会发挥其应有的作用,帮助工程师释放其想象力与研发潜能。

(IIANews原创,转载请注明出处)

标签:MathWorks我要反馈
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