举一个有趣的例子说明智能控制系统的

举一个有趣的例子说明智能控制系统的“低级”程度

就前天的文章，我举一个有趣的例子说明智能控制系统的“低级”程度：

比如说驾驶，对于普通人来说，驾驶自行车时间很容易掌握的事，两天就学会了，但是学开汽车，就是拿个C本，也要学上10天半个月，还不敢上路，要是学开飞机呢？哇，战斗机驾驶员的培养费可是用黄金堆出来的啊，而且培训期要好多年。

但是，对于搞控制的人来说，飞机自动驾驶早就实现了，而且实际使用很多年了，很成熟。自动驾驶的汽车，比如中国，清华大学搞的，只敢在校园里开开，估计还要不断提醒路人：“我来了，躲着点！”，国外也好不到哪去。而自动驾驶的自行车，我想大多数人没听说过，我要一说，大家准乐——自动驾驶自行车？太搞笑了，不可能吧？最近新闻联播上播了一条新闻：日本研制出一个骑自行车的机器人，厉害！不过那个自行车是在特定的轨道中行驶的——简化了控制环境。

由此可以看出，机器控制（自动控制）有多么的浅薄，我们的机器基本上只会精确计算，大部分情况下，只会线性系统计算，只会预定轨迹的计算（还记得现代控制理论中的“轨迹”吗？）

骑自行车的复杂在于：多模型耦合，小裕度，强烈的变工况——搞控制的人最恐怖的都赶上了，这些都可以归于——多变量非线性系统，呵呵。

人呢?人的大脑是基于非线性和模糊计算的，所以，我们学习智能控制理论的三大派系——神经网络、模糊推理，专家系统，开头都煞有介事的给你讲一通人的脑袋，什么神经突啊，什么感知啊，什么经验学习啊，好像在学生物学。比如神经网络模型，是什么人建立的？不是控制论专家，也不是数学家，而是生物学家，不过这种人只能出在美国，断不会出在中国的——不务正业嘛，副教授都不给你评，呵呵。