目前，全球各界圍繞chatgpt又掀起了一輪熱潮，在物流領(lǐng)域也掀起了巨大波瀾。但大多數人基本上都是圍繞著(zhù)聊天對話(huà)展開(kāi)討論，驚艷于chatgpt聊天對話(huà)的流暢性，文本處理的邏輯性、知識整合的應用性展開(kāi)，并驚嘆國外技術(shù)先進(jìn)，哀嘆中國人工智能落后，自卑自賤自我否定。作者認為這并不是重點(diǎn)，真正需要關(guān)注重點(diǎn)主要有兩個(gè)，一個(gè)是中國如何結合我們的優(yōu)勢實(shí)現對chatgpt的技術(shù)超越;二是chatgpt大模型是否真的具有智慧“涌現性”。
如何實(shí)現技術(shù)超越?作者認為：在nlp自然語(yǔ)言訓練方面，英語(yǔ)是全球性語(yǔ)言，全球互聯(lián)網(wǎng)英文數據遠高于中文，連中國重要論文等資料都是英文發(fā)表，因此在自然語(yǔ)言大模型訓練與學(xué)習上中文確有劣勢，我們只是模仿跟隨可能永遠難以超越。但是，中國是制造業(yè)大國，物聯(lián)網(wǎng)在中國發(fā)展極快，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數據信息全球獨步，我們如果繞過(guò)語(yǔ)言文字，利用我們物聯(lián)網(wǎng)應用優(yōu)勢，將各類(lèi)感知終端從物理世界采集的真實(shí)數據感知納入訓練，并與人工智能最新多模態(tài)技術(shù)結合，將物理世界機器視覺(jué)、觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、文本、語(yǔ)音等數據融合起來(lái)訓練，極有可能實(shí)現技術(shù)超越。也就是說(shuō)你搞互聯(lián)網(wǎng)的聊天，我搞物聯(lián)網(wǎng)的信息交互。
目前，關(guān)于人工智能到底有沒(méi)有真正的智能，是不是偽智能有很多爭議。因為深入到智能系統，我們看到的都是統計計算與概率邏輯的分析，智能來(lái)自哪里?同樣，2009年我代表物流技術(shù)與應用編輯部等單位提出智慧物流概念以來(lái)，大家對智慧物流也有很多爭議。如：智慧物流是不是炒作概念，物流系統到底能不能有智慧?如果有物流系統有智慧，那么智慧是怎么產(chǎn)生的?為什么本來(lái)沒(méi)有智慧的物流系統就會(huì )產(chǎn)生智慧?簡(jiǎn)單的大數據分析就產(chǎn)生智慧嗎?針對上述問(wèn)題，本文結合物理學(xué)的涌現性，試圖解釋智慧物流的智慧之源，揭示智慧物流的智慧之謎。一家之言，拋磚引玉，希望引起大家探討。
01
什么是涌現性?
涌現性指的是隨著(zhù)事物的時(shí)間量變，單體簡(jiǎn)單行為在簡(jiǎn)單地相互影響下，在系統整體上突然出現的一種整體突變。即：涌現是一種從低層次到高層次的過(guò)渡,是在微觀(guān)主體進(jìn)化的基礎上，宏觀(guān)系統在性能和機構上的突變，在這一過(guò)程中從舊質(zhì)中可以產(chǎn)生新質(zhì)。
系統科學(xué)把這種整體系統才具有，孤立部分及其個(gè)體總合不具有的性質(zhì)稱(chēng)為整體涌現性(whole emergence)。涌現性就是組成的成分按照系統結構方式相互作用、相互補充相互制約而激發(fā)出來(lái)的特征，是一種結構效應。
不同的結構方式，不同的相互激發(fā)產(chǎn)生不同的整體涌現性。整體涌現性的產(chǎn)生不是單一的，是規模效應和結構效應共同的結果，是簡(jiǎn)單個(gè)體信息連接并互相影響帶來(lái)的整體網(wǎng)絡(luò )效應的突變，是系統的質(zhì)變與升級。整體性、系統性并不一定是涌現性，涌現性具有整體大于部分之和或整體小于部分之合的特征。
0與1是很簡(jiǎn)單的符號，但是這樣的兩個(gè)符號通過(guò)簡(jiǎn)單地加減互相作用，進(jìn)化出了復雜的計算機系統和現在的數字世界，讓我們進(jìn)入了數字時(shí)代。其實(shí)中國古代哲學(xué)中也是通過(guò)陰與陽(yáng)的哲學(xué)概念來(lái)建立世界模型的，“一陰一陽(yáng)謂之道”，中國中醫等傳統科學(xué)理論也建立在類(lèi)似0與1這樣的模型體系，但缺乏現代科學(xué)支撐，顯得樸素和粗糙。
蜂群和螞蟻群其整體系統所涌現出的智能行為是關(guān)于整體涌現性的重要案例。一個(gè)螞蟻軍團，智愚而不知測量，視短而不及遠望，但這樣一群無(wú)知而短視的個(gè)體在崎嶇不平的地形上同時(shí)作業(yè)，當某只螞蟻偶然發(fā)現一條短路徑，這個(gè)信息通過(guò)信息素的氣味間接地傳遞給其他虛擬螞蟻，這樣，單只螞蟻畢生學(xué)習所得就間接地成為整個(gè)蟻群信息遺產(chǎn)的一部分，依靠這種把個(gè)體學(xué)習到的知識有效地傳播給自己的群體的作用機制，就能讓螞蟻軍團迅速找到穿越崎嶇地面的最短路徑。目前模擬蟻群網(wǎng)絡(luò )機制，發(fā)展的蟻群算法也已經(jīng)是人工智能中著(zhù)名的計算方法之一了。
02
涌現性的基本特征
1、自主性：
根據觀(guān)察看出，凡是能夠出現整體涌現性的個(gè)體，不管是多么的低級，其自身都具有自主性，即具有一定的自主意識。有了自主意識就相當于有了生命力，可以實(shí)現狀態(tài)感知、分析判斷、自動(dòng)執行的功能。
備注：有的書(shū)中將自主性也寫(xiě)成自我性，考慮到自我性在文字表述上容易引起歧義，具有自我分辨意識的含義，所以本文將機器主動(dòng)性表述為自主性。想想看，一旦智能系統真的具有自我意識，可以分辨自我，知道誰(shuí)利用我，誰(shuí)欺負我，就有了感情，就會(huì )分辨人類(lèi)與機器，就可能激發(fā)人機對抗，將是人工智能的奇點(diǎn)，也是人類(lèi)的災難。所以自主性不等于自我性。
2、互感知：
產(chǎn)生涌現性的群體中的個(gè)體可以互相感知，信息交流、相互作用、相互制約而產(chǎn)生相關(guān)效應。也就是說(shuō)群體中的個(gè)體之間可以按照簡(jiǎn)單地規則互相影響。
3、自學(xué)習
自學(xué)習是群體系統智慧涌現的基本條件。我們說(shuō)一個(gè)群體具備了自主性、互感知特征，只是具備了涌現出群體初級智能的條件，如蟻群或蜂群，但是這樣的群體還不具備智慧，只能涌現出低水平的群體智能，并長(cháng)期處在在同一智能水平上難以進(jìn)化，因為整個(gè)群不具備自我學(xué)習、知識儲備和迭代升級的能力。
如果一個(gè)群體，具備了自主學(xué)習，知識儲備，自主訓練，并迭代升級，則這個(gè)群體的特征就不是僅僅處于初級智能的水平，而是具備了智慧涌現性的能力，知其然，更知其所以然。
在現代社會(huì )，我們現在已經(jīng)可以很簡(jiǎn)單的就設計出一個(gè)具有自主性的產(chǎn)品。按照自主性的特征，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，讓一個(gè)產(chǎn)品可以實(shí)現狀態(tài)感知、判斷反饋、自動(dòng)執行就可以了。比如蒸汽機通過(guò)自身溫度控制自身風(fēng)箱開(kāi)關(guān)的大小、抽水馬桶通過(guò)水位線(xiàn)控制閥門(mén)開(kāi)關(guān)等等，這些產(chǎn)品本身都具備“自主性”的這一功能。
在此基礎上，我們通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)讓物品聯(lián)網(wǎng)，形成物流互聯(lián)網(wǎng)、制造互聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)系統，系統內的物品就可以建立互相感知、信息交互、相互制約的簡(jiǎn)單機制，這個(gè)群體就會(huì )涌現出群體智能。
在涌現理論出現之前，過(guò)去的人們一般使用還原理論來(lái)解釋復雜系統的問(wèn)題。還原理論的基本觀(guān)點(diǎn)是：(1)整體是由局部構成的，因此局部決定整體;(2)整體的任一個(gè)變化，均可在局部找到原因。
還原理論雖然符合人們的思維習慣，也的確解決了不少問(wèn)題，但是在遇到復雜系統相關(guān)問(wèn)題時(shí)，卻遇到了一些無(wú)法解釋的現象，例如生態(tài)系統、大腦神經(jīng)系統、經(jīng)濟系統、金融系統等復雜系統中的問(wèn)題。因此人們開(kāi)始發(fā)展專(zhuān)門(mén)針對復雜系統的概念和理論，而“涌現性”是其中最基本、也是最突出的一個(gè)。一般認為，具有涌現性的系統被稱(chēng)為復雜系統。
觀(guān)察具有群體智能的世界，高級的智能行為都是通過(guò)大量低級單位的感知所形成的。低級單位各自做自己的事，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò )回路達成信息交流，這樣的過(guò)程由量變到質(zhì)變，最終產(chǎn)生智能化群體行為。每個(gè)低級單位無(wú)法預測、判斷群體的行為，個(gè)體行為具有隨機性，但群體行為綜合起來(lái)的就是最優(yōu)方案。在這種運營(yíng)模式中，每個(gè)個(gè)體都是中心，即“去中心化”，沒(méi)有真正的管理或統治中心，他們通過(guò)網(wǎng)絡(luò )彼此影響、彼此干預，實(shí)現了最終的群體智能行為。
03
物流系統的智慧涌現分析
1、物流自動(dòng)化讓設備具有了“自主性”功能
物流自動(dòng)化設備是智慧物流執行系統，是具有“自主性”的物流作業(yè)執行單元，可以是一個(gè)部件或一個(gè)產(chǎn)品;通過(guò)“硬件”和“軟件”構成“感知-判斷-執行”的閉環(huán)，具備了自主感知，分析判斷，自動(dòng)執行的功能，具備了自主性的能力。
物流自動(dòng)化不是智慧物流，初級物流自動(dòng)化設備有時(shí)候連物流智能硬件都算不上，只具備了自動(dòng)的感知和自動(dòng)的執行功能。隨著(zhù)物流自動(dòng)化技術(shù)也在不斷進(jìn)步，陸續出現了主動(dòng)感知功能、無(wú)線(xiàn)感知功能，并對感知的命令可以根據預設條件進(jìn)行簡(jiǎn)單判斷后自動(dòng)執行的功能，是具備了狀態(tài)感知、分析判斷、自動(dòng)執行功能，產(chǎn)生了自主性的智慧物流執行單元。
如：自動(dòng)分揀系統，可以自動(dòng)感知系統命令，自動(dòng)完成輸送和分揀作業(yè);
如：物流機器人，可以自動(dòng)感知和接收系統命令，分析判斷行走路徑，自動(dòng)托舉或抓取貨物，走到目的地完成貨物的自動(dòng)搬運;等等
2、物聯(lián)網(wǎng)讓物流系統具有了“互感知”功能
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，可以實(shí)現貨物與貨物之間聯(lián)網(wǎng)通信，可以實(shí)現機械與機械之間聯(lián)網(wǎng)通信，激發(fā)物聯(lián)網(wǎng)感知功能，可以實(shí)現貨物與設備的信息互聯(lián)互通，建立物流互聯(lián)網(wǎng)。此時(shí)，單元化的設備除了具有自主感知自動(dòng)執行的能力，還具備了設備之間的信息通訊與互感知，多臺設備與貨物通過(guò)感知連接成物聯(lián)網(wǎng)，就讓物流系統群體物品與設備之間具有了互感知的功能。在此基礎上，通過(guò)制定簡(jiǎn)單的互感知與互影響規則，物流系統的群體智能就可以涌現了。
如：群體物流機器人可以聯(lián)網(wǎng)作業(yè)，有規則的優(yōu)化和安排各自的行程路徑，設計出最短行走距離，托舉貨架實(shí)現貨代人揀選，物流中心揀選人員不必在行走中揀選，大大減少了物流中心揀選人員的勞動(dòng)。
如：貨物互感知和互影響，聯(lián)網(wǎng)運作時(shí)就可以根據感知的出庫流量分析和庫存貨物數量分析，按照簡(jiǎn)單規則分析判斷，既可以智能的發(fā)出補貨指令。
如：卡車(chē)在配送中通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統，可以感知配送路徑上某段路所行駛的車(chē)輛行駛速度，如果出現速度緩慢甚至停止，車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統既可以智能判斷出是否出現擁堵，并根據大數據分析各車(chē)輛通過(guò)擁堵路段的平均時(shí)間，向配送車(chē)輛發(fā)出擁堵信息、與通過(guò)擁堵路段時(shí)間，智能引導車(chē)輛更換路徑。等等。
具備了連接組網(wǎng)的能力，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接入網(wǎng)，在互聯(lián)網(wǎng)基礎設施上架構物流自動(dòng)化系統，可以按照模塊化理論對物流自動(dòng)化系統進(jìn)行柔性調整，實(shí)現狀態(tài)感知、聯(lián)網(wǎng)互動(dòng)、判斷決策、自動(dòng)執行，這樣的自動(dòng)化系統具備了具有群體特征的基本智能。
3、物流大腦讓物流系統具備了“自學(xué)習”功能
物流系統具備了自主性與互感知，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)，按照簡(jiǎn)單地規則與固定的決策判斷依據，通過(guò)軟件控制實(shí)現物流系統的智能化，但是這樣的系統僅僅涌現出了智能，知其然而不知其所以然，系統智能難以自我實(shí)現迭代升級進(jìn)化，還需要通過(guò)人類(lèi)賦能，重新設計軟件，制定升級的決策判斷算法與依據，實(shí)現智能升級，系統本身并不具備自己升級智能的能力。
但是，借助于物流系統的自主性與互感知，整個(gè)物流大系統可以產(chǎn)生大量的數據，物流系統全鏈路數據化之后，讓物流大數據匯總至物流大腦，通過(guò)系統自學(xué)習的軟件程序，讓物流系統可以自動(dòng)的計算和分析物流大數據，自主找出數據規律，自主學(xué)習系統經(jīng)驗，自我升級決策判斷軟件，并通過(guò)一切流程數據化對全鏈路物流運作系統賦能，讓物流系統具備了自學(xué)習、自提升的功能。系統就產(chǎn)生了智慧的涌現性。
什么是智：按照智的本質(zhì)，知曉曰智，也就是系統可以自我知曉，就具備了智;什么是能?會(huì )做為能，有才干和本事為能。根據自我知曉的信息自動(dòng)完成指令就具備了智能。什么是慧，解了稱(chēng)慧，就是知其所以然，可以自主學(xué)習與提升。智慧就是知其然有知其所以然，掌握了規律，可以自主學(xué)習，自動(dòng)提升。
智慧物流的發(fā)展必須要求物流系統知其然也要知其所以然，概括來(lái)講，就是我給智慧物流的定義了：智慧物流，指的是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應用，實(shí)現互聯(lián)網(wǎng)向物理世界延伸，互聯(lián)網(wǎng)與物流實(shí)體網(wǎng)絡(luò )融合創(chuàng )新，實(shí)現物流系統的狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策與精準執行，進(jìn)一步達到自主決策和學(xué)習提升，擁有一定智慧能力的現代物流體系。
根據涌現性原理，我們就可以設計一個(gè)物流系統，讓物流系統具備自主性、互感知、互操作、自學(xué)習、自提升，自然就會(huì )涌現出智慧，形成智慧物流。具備自主性的物流單元是實(shí)現作業(yè)執行的物流系統;互感知和互操作核心是信息互聯(lián)互通傳輸系統;而物流大腦則是集成了大數據、云計算、人工智能的智慧物流思維系統。
04
系統智慧的涌現過(guò)程分析
1、感知
單體的感知-判斷-執行，形成獨立單元的個(gè)體活動(dòng)
2、作用(關(guān)聯(lián))
互感知與互操作是系統間單元個(gè)體建立關(guān)聯(lián)作用的關(guān)鍵，形成相互關(guān)聯(lián)的群體組織(系統)。關(guān)聯(lián)往往導致1+1>2 或1+1< 2 ，可稱(chēng)為非線(xiàn)性。
其實(shí)市場(chǎng)就是一個(gè)關(guān)聯(lián)組織， 復雜系統給出價(jià)格是網(wǎng)絡(luò )相互作用導致的，我們都受到相鄰單元的相互作用。相互作用的關(guān)聯(lián)導致非線(xiàn)性的協(xié)同效應，出現1+1大于2 或小于2， 但基本不會(huì )是1+1=2。比如為什么會(huì )有公司，那一定是某種合作導致的1+1大于2效應才使得組織可以產(chǎn)生。市場(chǎng)是一個(gè)復雜巨系統，非線(xiàn)性的協(xié)同效應讓我們難以通過(guò)計劃來(lái)協(xié)同市場(chǎng)關(guān)系，但通過(guò)市場(chǎng)價(jià)格競爭簡(jiǎn)單地規則建立，就可以產(chǎn)生完美的協(xié)同效應，遠遠超越計劃控制對系統協(xié)同的影響。
3、反饋
復雜系統多描述一個(gè)系統的時(shí)間變化過(guò)程， 如市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)， 研究這個(gè)時(shí)間變化過(guò)程， 往往要考慮此刻的結果對下一刻系統結果輸出的影響。反饋分為正反饋和負反饋， 負反饋導致定點(diǎn)平衡態(tài)，如市場(chǎng)巨系統價(jià)格競爭就是典型的負反饋，商品供應越多價(jià)格越低，最后在產(chǎn)品成本區域導致定點(diǎn)平衡，其涌現出的市場(chǎng)經(jīng)濟本身的智慧遠遠高于人類(lèi)的計劃經(jīng)濟智慧，人類(lèi)想借助自己智慧調控市場(chǎng)經(jīng)過(guò)實(shí)踐證明難以導致市場(chǎng)均衡。但是，如果系統的正反饋則會(huì )帶來(lái)系統的不穩定性，如雪崩，股市崩盤(pán)。
因為在所有復雜系統中， 都存在正反饋和負反饋。反饋帶有回路的概念。一個(gè)單元通過(guò)相互作用傳遞給另一個(gè)單元，反過(guò)來(lái)另一個(gè)單元又可以把信息傳遞回來(lái)。反饋往往是指此刻的活動(dòng)對下一刻的活動(dòng)的影響。
4、 相變
相變體現的是系統涌現出智慧的臨界點(diǎn)變化，當系統主導反饋的性質(zhì)發(fā)生變化，則會(huì )經(jīng)歷一個(gè)相變。相變在自然和社會(huì )中無(wú)處不在，自然中的相變當然包括冰和水之間的轉化， 也包括磁鐵從一種相到另一種相的變化。
如磁鐵這個(gè)東西有兩個(gè)相， 一個(gè)是組織成分均勻一致(有序)的狀態(tài)，一個(gè)是無(wú)序和混亂的狀態(tài)。相變，就是當你改變某個(gè)外部變量， 整個(gè)系統從一個(gè)相到達另一個(gè)相的過(guò)程。影響一個(gè)系統相變的主要是兩個(gè)要素， 一個(gè)是熵(無(wú)序性，系統信息的缺失)，一個(gè)是某種趨同的效應。系統無(wú)序與有序的交替點(diǎn)稱(chēng)為臨界，是相變時(shí)候的狀態(tài)， 這個(gè)時(shí)候最特別， 是系統出現“涌現性”的臨界態(tài)，臨界態(tài)極為重要 ，所謂涌現就是在關(guān)聯(lián)作用，系統反饋，自組織臨界基礎上得到的。即：系統從微觀(guān)到宏觀(guān)性質(zhì)屬性產(chǎn)生質(zhì)的突破。涌現優(yōu)于權威，涌現優(yōu)于計劃，涌現的系統更加穩定與高效協(xié)同。
涌現為什么會(huì )優(yōu)于權威?以維基百科和《大英百科全書(shū)》這兩種模式來(lái)分析，一個(gè)是靠全球非專(zhuān)家的網(wǎng)友“涌現”出來(lái)的，一個(gè)是靠幾位權威專(zhuān)家撰寫(xiě)出來(lái)的，但維基百科更為優(yōu)秀，可以與時(shí)俱進(jìn)，隨時(shí)更新。
涌現而形成的智慧系統則為什么會(huì )更加穩定，因為涌現是系統自身按簡(jiǎn)單規則自下而上的構成協(xié)同效應，是分布式的。計劃的系統有中樞系統，攻擊計劃的系統時(shí)可以“擒賊先擒王”，但涌現的系統沒(méi)有“王”。如：維基百科是網(wǎng)友寫(xiě)出來(lái)的，某些網(wǎng)友不想寫(xiě)了，也完全不影響這個(gè)系統，而《大英百科全書(shū)》要是有幾位作者不干了，那這本書(shū)可就難產(chǎn)了。
我們的大腦，簡(jiǎn)化來(lái)看其實(shí)就是一個(gè)個(gè)神經(jīng)元組成的，單個(gè)神經(jīng)元的機制，科學(xué)家們早就研究清楚了，可仍舊無(wú)法解釋什么是“意識”，而“意識”很有可能就是神經(jīng)元的“涌現”結果。涌現并不是“人多力量大”，它是一個(gè)“一加一大于二”的現象，更像是一種群體的“進(jìn)化”，或者是大數據的進(jìn)化。從“簡(jiǎn)單”的個(gè)體，到集合起來(lái)發(fā)展出高一個(gè)層次的“行為”，這一“涌現性”，可以用易辛模型、非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)模型來(lái)模擬，系統升級可以用貝葉斯網(wǎng)絡(luò )等概率統計分析等自學(xué)習來(lái)模擬。但是，到目前具有自主意識的智慧涌現秘密還沒(méi)有完全破解，如果真的完全破解了“涌現”的秘密，那么人工智能的真正覺(jué)醒就指日可待了。
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