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人机融合决策智能系统研究的多学科启示  

2017-04-05 14:29:04|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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【作者单位:北方交通大学】

摘要: 通过对决策支持系统发展分析,结合现代信息技术发展,提出了人机融合决策智能系统的概念,并且从决策科学、系统科学等多学科视角,深入分析人机融合决策智能系统地位、作用、研究的指导思想、研究内容、理论和技术基础.较为系统地提出理论研究架构.

关键词: 人机融合;决策支持系统

1 人机融合决策智能系统概念的提出

1.1 人机交互决策支持系统的发展分析

决策支持系统是在新方法、新技术的推动下,在管理科学的需求下提出的.早在1971年,T.P.Gerrity就预测:目前有一股压力,要将计算机能力和管理科学方法带向帮助决策者解决复杂的和非结构化的决策任务.这一目标是要开发一种人-机决策系统,既有效地结合人的智能、信息技术和软件技术,并通过密切的交互对话以解决复杂的问题.这个设想为决策支持系统概念的提出奠定了基础.随后十多年时间里,学者们热衷于按照自己的观点或理解给决策支持系统下定义,并根据当时不断发展的信息技术,从技术视角提出决策支持的计算机辅助系统结构.将系统的集成特性扔在了一边.

20世纪80年中后期,DSS专家将人工智能技术应用到DSS中,提出了智能决策支持系统(IDSS)的概念.希望利用专家的知识解决一部分定性的决策问题.因此, IDSS可以说是一种静态的人机交互系统,只是这里的“人”是被计算机化的.从当时IDSS发展趋势分析,人们努力运用计算机模拟并逐渐替代人的决策智能,使决策过程自动化,以此提高决策的效能,但效果未尽人意. 1986年,我国原中科院教授马希文,在为《计算机不能做什么》中译版写的校者的话中提到“从应用上来看,谈论人脑与计算机的彼此代替未免空泛、消极,不如研究使二者取长补短的人机共生系统.另外,从经济角度来看, IDSS存在一定的问题.依据“智能代价说”[1],机器智能化程度越高,系统的开发代价(包括开发费用和时间)就越大.如果机器实现的是人的抽象思维,智能系统具有良好的智能代价比;随着形象思维和灵感思维的计算机化,系统的比值就变得越来越差.

20世纪80年代末期,在纪念决策支持系统发展十周年时,基于不断复杂化、多样化的决策环境,以及现有DSS和IDSS局限性,人们重新回顾了决策支持系统的提出初衷,认真分析了三者之间的关系,强调决策支持对象、决策理论的研究;结合人工智能系统的研究成果,重新审视了DSS中人机关系,开始强调将“人”作为系统要素的人机交互决策支持系统的研究.

在应用基础方面,华中理工大学的冯珊教授,运用人机工程学的观点,开展了将智能决策支持系统设计成人机联合的认知系统研究;国防科技大学系统工程系的赵宏也提出了智能型交互式集成化决策支持系统概念;费奇教授提出了人机智能化决策系统,认为该系统是DSS智能化发展的高级阶段,是对初级IDSS的深化和延续.

在决策问题求解方法上,中国科学院系统科学研究所的邓述慧教授,开展了多目标整数规划的人机交互求解方法研究,并运用到人机交互DSS中;国家自然科学基金支持开展了人机一体化协同决策的研究;许多学者针对一些复杂模型,如多目标规划、货郎担问题模型等,提出这些模型的人机交互解决方法.

通过上述分析,从人机交互式视角可以总结出,DSS经历了三个发展阶段.第一个阶段是20世纪70年代,是DSS初始阶段;虽然在DSS概念中,认为DSS是人机交互的系统,但人们专注于计算机辅助系统的研究、设计,将“人”的因素抛到一边.第二阶段为80年代,是DSS发展阶段;人们将AI技术应用到DSS中,提出了IDSS概念;在人机通讯层次上充分考虑了“人”的因素;在决策问题求解上,开始运用领域专家的静态知识,只是“人”在这里仅仅为一个被计算机化的智能程序(广义的,也可能是规则等形式).第三阶段从90年代开始,人们提出了包含“人”的要素的人机交互DSS的概念,开展了一些决策问题求解的人机交互求解策略的研究.

但是,随着信息技术的不断发展,人们对决策认识的逐步深化,有必要结合新的发展形势,按照决策支持系统的发展主线,寻求更高的发展阶段.人机融合决策智能系统就是在这个指导思想下提出的.

1.2 人机融合决策智能系统的提出及其概念

人机融合决策智能系统的提出,是为了适应时代发展的要求.首先,是决策活动提出了进一步发展DSS的需求.

近年来,思维科学、决策科学取得了众多的研究成果.对决策活动以及人在决策中的地位和作用有了客观的认识.研究表明,决策认识过程,与其它认识过程一样,都是开始于对客观事物的感性认识,通过抽象,最后达到思维的具体.然而,当代科学技术的迅速发展和人们交往活动范围的扩大,决策对象及其相互间的关系日益复杂,从而造成实践系统的复杂性和认识精确性之间的矛盾.所以,现在科学的发展正在由以分析为主的确定性分析研究的时期逐渐进入以整体性为主的不确定性研究时期.也就是需要从整体上把握、系统地处理复杂事物,以形象的形式反映现实,以丰富、生动、全面显现整体形象.并在感性具体认识的基础上,运用综合的方法上升到思维具体,形成对事物统一的、整体的认识.这种认识把握了事物的基本过程和发展总趋势.因此,在实际的决策思维过程中,抽象思维和形象思维、灵感思维是相互融合、互为补充的,很少有单独工作的情况,只因思维的内容与思维的习惯不同,而有所偏重.在以形象思维为主的情况下,也会有抽象思维的囊助,反之亦然[2].

可见,决策过程就是多种思维相互融合、转换的过程.然而,目前科学还未能充分揭示出人类思维的机制和原理,计算机还不能模拟灵感思维和形象思维.所以,对于复杂的、半结构化决策问题,既需要人类的思维,也需要计算机的理性.但人在决策活动起着十分重要作用.因此,决策活动需要人机充分协作的支持系统.

而信息技术发展为开展人机融合决策智能系统的研究提供了可能性.

20世纪90年代以来,信息技术发展迅速.特别是虚拟现实技术、分布式人工智能技术和主动信息系统技术等发展,对DSS的发展产生很大影响.

虚拟现实技术是多种信息技术的集成,是一种有效地模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术.虚拟现实技术在DSS中的应用,将改变决策过程中人与计算机的交互方式,使得人、机之间的交流更加自然、和谐.而对未来世界的虚拟,将极大地提高决策的有效性.

分布式人工智能技术(DAI)主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地求解问题. DAI将有助于复杂决策问题的求解,以及在决策过程中多种智能主体(包括自然的人)相互协调、协作.

主动信息系统指的是信息系统具有的一种主动特性.该类信息系统能更好地描述应用环境中的功能需求,并可根据应用环境中的的不同事件,主动地做出相应的反应.系统主动性思想在DSS中应用,将改变系统内部要素间的相互关系,更好地协作工作.

上述这些技术的发展,将改变人们观念中的人、机关系,使得人机之间更加和谐、自然、协作.

基于上述认识,为了更加贴切地反映人与机器的新型关系,提出人机融合决策智能系统的概念.该系统由人、机共同组成,是以人为中心、人机协作,共同支持复杂的、半结构化决策的系统.人机融合决策智能系统是DSS发展的高级阶段.这“融合”是一种非数学术语,意指“几种不同的事物合成一体”.与人机交互、人机结合仅从技术层次考虑人机关系不同,人机融合将从组织层次、决策认识层次、体系层次和操作层次四个方面考虑人机融合.在组织层次上,人、机均是决策智能系统这个组织中的有机构成要素,机器是系统中工具,人是系统的主体,“融合”在这里表明组织结构合理、机器能够有效地支持人完成组织的任务.决策认识层次上,“融合”含义指在决策活动中,人适合从事富有创造性的思维活动、处理不明确的感知信息、处理以外事件,解决与现实世界交流;机器适合做逻辑推理、大量的数据计算和存储、与机器的交流等.在体系层次上,“融合”含义根据决策问题的不同,分为三种:机主人辅、人主机辅、人机共商,人主机辅型是以人作为处理问题的主要力量,机器起到辅助协作的作用;机主人辅模型是让机器作为处理问题的重要力量,人只是起到辅助监管作用;人机共商模型是机器和人共同处理决策问题,合理分工协同解决.从操作层次上,“融合”的含义则指将机器的搜索、推理能力与人的推理、反馈、联想、顿悟、自组织、自学习能力相结合.

2 从系统科学角度看人机融合决策智能系统

系统科学是以系统及其机理为对象,研究系统的类型、一般性质和运动规律的科学[3].系统科学包括三个理论层次:研究一般系统性质、进化规律的系统学;研究系统方法的系统科学方法论;以及系统科学的应用学科系统工程.下面从系统学、系统工程二层面分析人机融合决策智能系统的本质.由于人机工程、从定性到定量的综合研讨厅都是对人机融合决策智能系统有直接指导作用,因而从系统工程中单独抽出来研究.

2.1 系统学和系统工程与人机融合智能决策支持系统

图1 系统研究视角

从系统学角度研究人机融合智能决策支持系统,既要考察一般系统所具有的组成要素、系统的层次结构、决策任务等系统特征;还要研究系统与环境交流的机制、内容、方法和实现技术,系统适应环境的原理、实现方法和手段.如图1所示.

从系统工程角度,研究人机融合的决策智能系统,就是要将把分析对象作为整体,运用其思想、方法,结合软件工程、DSS开发方法,研究系统开发的思想、原则、应遵循的步骤等.

2.2 人机工程学与人机融合决策智能系统

人机工程是一门具体的系统工程学科,是自动化发展到一定阶段的产物.当时,人们在机械和系统设计时,漠视机械系统与人类之间关系,从而造成效率低、可靠性差、环境恶化等严重后果.为了提高工具和系统质量,提高工作效率,使人们享受更高水平的生活,专家们提出了人机工程学.

人机工程学认为人机系统以人为主体,根据人的特性寻找机械与人的功能分配和接点的最佳匹配[4].

决策系统是由人和计算机辅助系统组成的智能系统.从人机工程学观点看,这个智能系统的主体应该是人,计算机辅助系统与人在解决决策问题的过程中相互配合、协调,使决策系统达到最佳状态.因此,人机融合决策智能系统是由人、计算机辅助系统组成,需要从系统总体角度,分别进行人、计算机辅助系统的研究,相互关系的研究.这里特别强调的是系统的整体性.不能脱离总体环境研究人的特性、计算机辅助决策支持系统的特性;也不能单纯从技术角度出发,盲目追求人类智能的计算机化.这是研究人机融合决策智能系统的指导思想.

人机工程的总体分析目标也对提出人机融合决策智能系统的总体目标有借鉴作用.陈信在人-机-环境系统工程中,认为“需要从安全、高效、经济三个方面对系统进行研究,才能比较全面地衡量一个人-机-环境系统的优劣,这正是总体分析达到的目标.”这里“安全”,是指不出现人体的生理危害或伤害,并避免严重事故.“高效”指整个系统的工作效率;“经济”,就是在满足系统技术要求的前提下,尽可能地少花钱,保证系统的经济性.决策系统虽然是一个智能系统,但和机械系统存在某些共同之处.其中,上述系统中的“安全”、“经济”,也应该属于人机融合决策智能系统的总体分析目标.不过,这二个指标的涵义有所改变.“安全”,指减少辐射、噪音污染,以及当前的热点领域信息安全;“经济”,指在满足系统性能要求下,运用科学方法,如系统工程、软件工程、项目管理等,建立系统,减少设备购置费、开发费、维护费等.结合决策支持系统的特点,其总体目标中,还包括“决策有效”、“工作满足感”二项指标.“决策有效性”是针对系统的工作性质而言的,意指提高系统决策的科学水平;“工作满足感”是从人的生理和心理二方面考虑,主要指工作负荷的适中、工作的愉快性[5].

2.3 从定性到定量综合集成研讨厅与人机融合决策智能系统

“从定性到定量综合集成研讨厅”,是钱学森院士于1992年提出的,处理复杂巨系统的系统工程方法.其构思是采取人机结合、以人为主的技术路线,致力于把今天世界上千百万人的聪明才智综合起来;把人的思维、思维的成果、学科的知识、经验知识、各种情报资料及各种有关的消息统统集成起来,解决复杂问题[6].

人机融合的决策智能系统可以看成是具有研讨厅性质的智能系统.因而在研制这类智能系统时,应强调人类的“性智”与计算机的“量智”结合[6],同时以人为主;在体系结构的设计上,将人作为成员综合到整个系统中去,充分利用并发挥人类和计算机各自的长处形成新的体系[7].这里,“人作为成员综合到整个系统中去”表达二个层次:一是用于人机交流、通讯的媒介,人机界面层次;另一个是体系层面的,将人看成是系统的一员,在决策活动中共同工作,互相补充.

3 决策科学中的人机融合决策智能系统

决策科学是一门横跨自然科学、社会科学以及人类思维领域的综合性大学科;是揭示决策本质,研究、探索和寻求作出正确决策的规律的科学[8].这里将人机融合决策智能系统看成是决策学的组成部分,分析系统在决策体系中地位、作用、理论基础等问题.

3.1 人机融合决策智能系统的地位、作用决策体系是指,在整个组织的决策过程中,与决策直接有关的组织结构,决策权限、决策方式、决策的调控机制、决策的监督方法等构成的整个体系[8].现代决策体系包括五个系统:决策系统、智囊系统、信息系统、执行系统和监督系统.

其中,决策系统由组织内各个层次的决策者组成,是决策体系的核心;智囊系统是提出决策方案、接受决策咨询的研究、咨询系统;信息系统是专门收集决策所需信息的系统;执行系统则负责实施完成的决策任务;监督系统则负责对执行系统贯彻执行决策指令的情况进行检查监督,并协助决策系统进行调节控制.系统之间的相互关系见图2所示.

图2清楚的描述了决策体系的各个组成系统的地位、作用和相互之间的关系.决策体系引入人机融合决策智能系统以后,该系统将起到原智囊系统和信息系统的作用.收集、提供决策系统所需要的内部、外部环境信息;根据决策者提出的决策问题,利用提供的信息制定多种决策方案,供决策者选择;同时,根据执行系统提供的反馈信息,协助决策者进行调节控制,也为以后制定方案积累经验.

3.2 人机融合决策智能系统的决策理论基础

人类解决决策问题的方式,包括经验决策和科学决策二大类.经验决策适用于规模狭小、环境变化影响不显著的决策问题.由于人机融合决策智能系统,面对的是较复杂的决策问题,因而需要科学的决策理论和方法来指导.人机融合决策智能系统的研究,应该建立在描述性决策理论和传统的规范性决策理论相结合的基础上.运用决策科学理论,明确人机融合决策智能系统,主要的研究对象是半结构化、非结构化的决策问题;采用的是西蒙(Simon)的扩展决策过程模型:即包括情报(Intelligence)、设计(Design)、选择(Choice)和实践四个阶段.

4 人机融合智能决策系统的分布式人工智能技术基础

分布式人工智能(DAI)是80年代以来人工智能领域的一个新的研究热点.主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地求解问题.

DAI的研究方向可分为二大方向:分布式问题求解(DPS)和多主体系统.它们处在同一研究范系的二个端点. DPS目标是要创建大粒度的协作群体,使得群体之间相互协作,共同求解某个问题.多主体系统则是研究具有自主性的多主体之间的协调,以便它们能联合起来求解问题.

人机融合决策智能系统的DAI基础,是指DAI的许多研究成果可以直接运用到系统中,或者给予研究启示.特别是分布式问题求解系统中的任务分解、分配机制,多智能体系统的协作和通讯机制,对人机融合决策智能系统的研究起到很大的作用.

分布式问题求解系统是分布式人工智能的一个重要分支.分布式问题求解系统中的任务分解、分配机制研究,为人机融合决策智能系统研究人、机之间关系,分布式决策问题求解提供了理论基础.当然,由于人机融合决策智能系统中分布式结点不仅是计算机结点,还包括人.因而,在运用上述思想的同时,在实现方法上可以更加多样化、智能化,充分发挥人的智能,将问题简单化.主体是用来模拟人的理性行为的实体[9],本身需要有自治性、与环境的交互性、协作性、可通讯等特性.多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体协调其智能行为,即知识、目标、意图以及规划等,实现问题求解.

人机融合决策智能系统,可以看成是一个多主体系统,只是这个多主体系统具有更高的智能性.已有的协调或协作理论研究成果是该系统的基础,但需要进一步深入研究人机之间协调、协作的关系理论,研究人机之间的相互约束的一套规章制度.而且,人机融合决策智能系统的通讯有人、人之间的交流,机器之间的交流,以及人机之间的交流三类;多主体系统解决了机器主体间的通讯问题,因此人机融合决策智能系统还需要进一步研究人机主体之间的通讯机制.

5 应用实例

由于光纤通信具有容量大、传送信息质量高、传输距离远、性能稳定、防电磁干扰、抗腐蚀能力强等优点,而得到了人们的青睐.特别是在近十年里,随着人们对宽带业务需求的不断提高,光纤通信得到了大力发展.据有关预测到2010年超过10Gbit/s的线路约占43%,容量要求超过20Gbit/s的约占13%.但与此同时,光缆的维护与管理问题也日渐突出.随着光缆数量的增加以及早期敷设光缆的老化,光缆线路的故障次数在不断增加.所以,对光缆线路的实时监测与管理,动态地观察光缆线路传输性能的劣化情况,及时发现和预报光缆隐患,以降低光缆阻断的发生率,缩短光缆的故障历时显得至关重要.由此,提出了光纤运行维护人机融合决策智能系统的研究.

在认真分析北京交大网通信息技术有限公司FIBERmon2000基础上,结合当前市场的需要,确定系统主要具有告警管理、预警管理、远程访问、测试分析、设备维护管理、设备管理等功能.管理范围从基本的信息采集、日常维护,到为维护管理人员提供决策信息.使系统的维护体制由“故障修”向“状态修”转变.整个系统结构及其组成部分之间的相互关系如图3所示.

图3 功能结构图

由于该决策任务是在日常运营操作层次,因而从任务层次上说是属于生产作业决策,是半结构化的决策问题;从体系层次上看,该系统的“融合”属于机主人辅型.即光纤运行维护决策智能系统主要依靠计算机提出对故障趋势的分析和判断方案,由决策者——光纤网络的维护人员作出最终的决策.下面侧重说明预警管理功能中人机融合.

预警管理功能包括设定各种预警区域、信息分析和知识发现、故障趋势分析、预警处理流程管理等任务.系统在完成上述任务,充分发挥了人机各自的特长.如光纤测试专业人员与系统可视化界面交互,设定最合适的预警区域;在预警处理流程管理工作平台上,光纤维护人员根据实际的需要,生成业务处理流程;而且,维护人员根据系统预测可能发生的故障趋势,判断故障发生的可能性等.由于系统设计采取了人机融合的思想,使得系统的实现相对简单、积极.

6 多学科的启示

通过上述多学科的分析,对人机融合决策智能系统明确了以下几个方面的问题:

1)人机融合决策智能系统的分析和研究架构.从系统科学角度研究人机融合智能决策支持系统,既要考察一般系统所具有的组成要素、系统的层次结构、功能等系统特征;还要研究系统与环境交流的机制、内容、方法和实现技术,系统适应环境的原理、实现方法和手段.系统开发建立的思想、原则、步骤、内容、方法和应用的技术、工具.

2)人机融合决策智能系统的认识.通过运用决策科学的概念、理论和方法,明确了人机融合决策智能系统在决策领域的地位、作用、服务对象、解决决策问题的理论基础.

3)人机融合决策智能系统的实现基础.通过对现代高新技术的分析研究,明确了系统实现的技术基础.

参考文献:

[1] 路甬祥,陈鹰.人机一体化系统与技术——21世纪机械科学的重要发展方向[J].机械工程学报. 1994, 13(5): 1-7.

[2] 钱学森.关于思维的科学[M ].上海:上海人民出版社, 1986.

[3] 邹珊刚等.系统科学[M ].上海:上海人民出版社, 1987.

[4] 浅居喜代治编著,人机工程学[M ].北京:科学出版社, 1992.

[5] 张国伍,钱大琳,等.交通运输规划决策支持系统[M ].北京:中国铁道出版社, 1996.

[6] 操龙兵,戴汝为.集智慧之大成的信息系统[J].模式识别与人工智能, 2001, 14(1): 7-12.

[7] 戴汝为,等.智能系统的综合集成[M ].杭州:浙江科学技术出版社, 1995.

[8] 徐南荣,等.决策科学理论与方法[M ].南京:东南大学出版社, 1995.

[9] 史忠植.高级人工智能[M ].北京:科学出版社, 1998年.



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