過去兩年出現(xiàn)了人工智能的熱潮，特別是以深度學(xué)習(xí)算法為代表人工智能在中國市場出現(xiàn)了井噴現(xiàn)象。按照麥肯錫統(tǒng)計，2016年全球科技巨頭在人工智能上投入了 200億到300億美元，VC/PE投融資達(dá)60億到90億美元。在中國，按照鈦媒體TMTbase全球創(chuàng)投數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前共收錄中國人工智能企業(yè)398家、共發(fā)生571起投資事件，投資總額高達(dá)571億人民幣。

就在AlphaGo先后挑戰(zhàn)世界和中國圍棋高手后，關(guān)于人工智能的熱炒更有甚囂塵上的趨勢，也有行業(yè)專家發(fā)出人工智能泡沫的警告。然而，人工智能泡沫現(xiàn)象卻有一個意想不到的效果。2017年6月24日，在由鈦媒體與大數(shù)據(jù)運(yùn)籌優(yōu)化公司杉數(shù)科技聯(lián)合舉辦的“鈦媒體AI大師圓桌會”中，來自美國與中國的頂級優(yōu)化算法專家均體現(xiàn)，人工智能熱帶動了優(yōu)化算法的繁榮。

斯坦福大學(xué)李國鼎工程講座教授、華人運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)袖、杉數(shù)科技首席科學(xué)顧問葉蔭宇體現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化了單體機(jī)器的智能，但在機(jī)器人群體協(xié)同工作時則需要“通盤考慮、統(tǒng)籌優(yōu)化”的優(yōu)化算法。正因為云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能的井噴，才出現(xiàn)了超大規(guī)模的大數(shù)據(jù)，而這正是優(yōu)化算法繁榮的基礎(chǔ)，優(yōu)化算法的發(fā)展也將反過來鞭策人工智能進(jìn)入新階段。

算法戰(zhàn)爭與戰(zhàn)爭算法

斯坦福大學(xué)李國鼎工程講座教授、華人運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)袖、杉數(shù)科技首席科學(xué)顧問葉蔭宇

2017年4月26日，美國防部在一份備忘錄中對“戰(zhàn)爭算法”進(jìn)行了描述，提出了“算法戰(zhàn)”概念，更為重要的是組建了“算法戰(zhàn)跨功能團(tuán)隊”，該團(tuán)隊將通過編寫人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等代碼來改變作戰(zhàn)方式，好比利用人工智能對無人機(jī)采集的海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以獲得豐富的戰(zhàn)爭情報。

而早在二戰(zhàn)的時候，還沒有大數(shù)據(jù)甚至也沒有計算機(jī)，在獲取數(shù)據(jù)的途徑、數(shù)量和速度都很有限的前提下，發(fā)源了對后來全球社會經(jīng)濟(jì)有廣泛影響的“戰(zhàn)爭算法”：運(yùn)籌學(xué)。葉蔭宇介紹說，運(yùn)籌學(xué)是一種研究優(yōu)化的學(xué)問，就是對于所有的實際生活中出現(xiàn)的問題，不是簡單是找一個可行的方案，并且是必然要找到最優(yōu)的方案。用現(xiàn)代的話說，就是要把事情做到極致。

生活在1707年到1783年的著名瑞典數(shù)學(xué)家萊昂哈德·歐拉就曾說過：這個世界上的任何事情或事物都有最大值或最小值。在二戰(zhàn)中，盟軍使用數(shù)學(xué)模型解決各種作戰(zhàn)的最優(yōu)化問題，包孕雷達(dá)安排問題、運(yùn)輸船隊的護(hù)航問題、反潛深水炸彈投擲問題、太平洋島嶼軍事物資存儲問題、項目辦理問題等等，這些問題的解決保障了最后的勝利。

二戰(zhàn)結(jié)束后，人們將運(yùn)籌學(xué)廣泛應(yīng)用到企業(yè)和政府之中，包孕生產(chǎn)、辦事、金融等行業(yè)。由于運(yùn)籌學(xué)源于解決現(xiàn)實世界中的決策問題，因而后來涌現(xiàn)了大量運(yùn)籌學(xué)算法，運(yùn)籌學(xué)各重要分支得到快速發(fā)展，包孕線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、組合規(guī)劃、圖論、網(wǎng)絡(luò)流、決策分析、排隊論、可靠性數(shù)學(xué)理論、庫存論、博弈論、搜索論等。

現(xiàn)代運(yùn)籌學(xué)利用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)模型和算法等方法，為復(fù)雜問題尋找在滿足約束的條件下能夠最大化/最小化某一目標(biāo)的最優(yōu)決策，典型的應(yīng)用就是解決復(fù)雜巨系統(tǒng)的優(yōu)化決策問題。復(fù)雜巨系統(tǒng)指的是規(guī)模巨大、構(gòu)成要素復(fù)雜、包羅眾多子系統(tǒng)的系統(tǒng)，如電力系統(tǒng)、城市交通網(wǎng)、數(shù)字通信網(wǎng)、柔性制造系統(tǒng)、水資源系統(tǒng)、社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等。

復(fù)雜巨系統(tǒng)性能的優(yōu)化將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益或社會效益，而其中運(yùn)籌學(xué)的應(yīng)用就能起到重要作用。好比工廠生產(chǎn)、貨物庫存、銷售中心和消費(fèi)區(qū)域等辦理等，不能對各個環(huán)節(jié)孤立地進(jìn)行研究和辦理，必需把這些環(huán)節(jié)連接起來，以獲得全局優(yōu)化的運(yùn)行辦理。

能夠解決復(fù)雜巨系統(tǒng)的優(yōu)化問題，才是以運(yùn)籌學(xué)為代表的最優(yōu)化算法的最大價值，甚至對于一個國家來說具有著戰(zhàn)略意義。從商業(yè)價值這個角度來說，大數(shù)據(jù)是從0到1、人工智能是從1到2、統(tǒng)計和運(yùn)籌優(yōu)化算法是從2到N。掌握了以運(yùn)籌學(xué)為代表的優(yōu)化算法，才能真正博得未來的算法戰(zhàn)爭。

大數(shù)據(jù)時代下的商業(yè)決策

美國紐約大學(xué)助理教授陳溪

葉蔭宇曾獲得美國運(yùn)籌與辦理學(xué)會馮諾依曼理論獎（運(yùn)籌辦理學(xué)界最高獎），也是迄今為止華人唯一獲獎?wù)撸?014年美國應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會優(yōu)化大獎（每三年評一人）、2012年國際數(shù)學(xué)規(guī)劃大會Tseng Lectureship獎（每三年評一人），曾主持和參與美國波音、FICO、運(yùn)通、美國衛(wèi)生部、美國科學(xué)基金、美國能源部以及美國空軍科研部門等多個科研項目。