独家专访阿里巴巴达摩院决策智能实验室负责人，前UCLA数学系终身教授印卧涛博士
今天在复旦校园的燕园，首次开播了我的直播，谈人工智能“优化器”在企业中的应用。
复旦校园里聊这个话题，要从我上复旦时的，管理学院专业设置的逻辑说起。
1988 年-1992 年期间，复旦管院有三个系：管理科学、经济管理和统计运筹，其中管理科学、统计运筹是理科招生，经济管理则属于文科。管理科学又分为科学管理和管理信息系统两个专业班，我就是管理科学系的科学管理专业。
1988年中国刚刚开始改革开放没几年，管理学院的专业设置反映了现代化企业管理的基本思路：
-市场营销、财务（后来就发展成会计系）被认为是企业管理的文科一面，强调规则、创意和人际互动
-我学的科学管理来源就是scientific management，这是泰勒（taylor）开创的学科，其实就是企业的运营管理（参见《中国企业需要普及运营管理的基本概念》）
-管理信息系统是企业经营和运营的信息记录，实际上就是后来以 ERP 为代表的企业核心信息系统建设
-统计运筹是数学在企业管理中的应用，运筹学这个词的英文来源是 Operations research，翻译应该是“运营研究”，字面意义上就是“科学管理”的数学分析延伸，不知道是哪位天才翻译成了“运筹学”这个词，从中文字面上反而看不出和“科学管理”的脉络关系。
统计和运筹是利用数据来支持管理决策，所以说“科学管理”是其管理手段基础，而“管理信息系统”则是数据基础，“管理科学系”和“统计运筹系”有着紧密的因果关系。今天，所谓的“统计运筹”就叫“人工智能”了，不过这个词在国外有个时髦的词，叫“数据科学”（data science），也就是我儿子目前的大学专业，我儿子也算是子承父业了（参见《中国高中生，在 GitHub 拿下 50000+ Star》）。
而“统计运筹系”中的“统计”和“运筹”这两个词是有区别的，这正好对应了人工智能（或者说数据科学）在企业里应用的三个流派：
1、基于统计学原理：
用计算机来学习统计规律，从而推理出当类似场景出现时可能的结果，所以这个流派也叫“机器学习”，机器学习又衍生出各种细分的流派，例如深度学习、强化学习等。今天的生成式AI、图像识别、预测（推荐、风控等）等都是这个流派，用于解决不确定性问题的规律发现，这也是目前AI企业应用的主流。基于生成式 AI 的文字、图像和视频生成的基本原理简单解释就是当出现一个文字/像素，根据特定场景上下文的统计学规律，推理出下一个应该出现的文字/像素；或者信用卡的风控，当出现特定事件时（例如卡主从来没有出国记录，信用卡突然在海外刷卡），根据统计学规律判定风险因素。
2、基于优化决策：
也就是运筹学方法，即针对确定的目标，在约束条件下进行资源分配和决策优化，例如物流网络优化、供应链计划优化、劳动力排班优化、营销方案优化、电网检修优化等，属于这个流派，虽然这是一门非常古老的管理科学技术，但是目前实用普及程度不及前面一种，也是我今天直播主要聊的话题；
3、复杂系统仿真：
这是统计、运筹之外的另一个企业人工智能领域，我在《商业仿真｜ 最理科生的企业管理软件》《企业运营GPS导航 ｜ 流程仿真和流程数字化孪生》文中有介绍，例如预测俄乌战争胜利，或者俄乌战争对石油价格的影响，是基于影响事件的相关性的概率计算。我在复旦时学的“系统动力学”是这个流派的一种代表性算法，例如商店的店面布局优化、工厂的生产线布局优化、新药上市后的疗效预测、污染治理的策略有效性等，都可以用仿真技术来处理。目前这个流派在企业的实际应用还比较少，跟现在喧嚣尘上的大模型比，显得有些小众。
如果大家觉得我的这个直播话题有意思，今后还可以继续搞。直播结束在校园里遇到复旦数学系老教授华老师，向前辈致敬🫡
转载自久章智能（微信公众号，久章智能于 2024-03-27 转载），内容保持原貌，版权归原作者及原账号所有。阅读原文 ↗