【强化学习】强化学习的基本概念与代码实现
選自DeepLearning4j
機器之心編譯
參與：Nurhachu Null、李澤南
從 AlphaGo 到自動駕駛汽車，我們能在很多最先進的人工智能應用中找到強化學習的身影。這種技術是如何從零開始慢慢學會完成任務，成長為「超越人類水平」的專家的？本文將會進行一番簡要介紹。
神經網絡造就了最近我們在計算機視覺、機器翻譯和時間序列預測等領域上的突破—同時它也可以和強化學習算法結合來創建一些驚人的成果，例如 AlphaGo（參閱：無需人類知識，DeepMind 新一代圍棋程序 AlphaGo Zero 再次登上 Nature）。
強化學習指的是面向目標的算法，這種算法學習如何在一些具體的步驟中達到一個目標或者最大化；例如，最大化一個游戲中通過一些行動而獲得的得分。它們可以從一個空白狀態開始，然后在合適的條件下達到超越人類水平的性能。就像被糖果和體罰刺激的小孩子一樣，當它們做出錯誤的預測時，這些算法會受到懲罰，當它們做出正確的預測時，它們會得到獎勵—這便是強化的意義所在。
結合深度學習的強化算法可以在圍棋和 Atari 游戲中打敗人類冠軍。盡管這聽起來還不具有足夠的說服力，但是這已經遠遠優于它們之前的成就了，而且目前最先進的進步是很迅速的。
兩個強化學習的算法 Deep-Q learning 和 A3C 已經在 Deeplearning4j 庫上實現了，現在，它已經可以玩《毀滅戰士（Doom）》了。
強化學習解決了對即刻行動和與之相關的延遲響應之間的關聯的問題。就像人類一樣，強化學習算法必須等待一會，看看它們決策的結果如何。它們運行在延遲響應的環境之中，在這種環境中理解哪些行動在多個步驟后導致哪些結果是很困難的。
我們可以期望強化學習算法在更加模糊的現實環境中表現得更好，它可以在真實環境下從任意多個可能的行動中進行選擇，而不是從有限個電子游戲動作選項中進行選擇。也就是說，隨著時間的推移，我們希望它們（強化學習算法）能夠在現實世界中有著實現目標的價值。
強化學習入門（https://docs.skymind.ai/docs?__hstc=3042607.e3fc0b81c1643174a38ec061d10e5084.1517447567935.1517447567935.1517447567935.1&__hssc=3042607.1.1517447567935&__hsfp=3282609078）
強化學習定義
我們可以通過了解智能體、環境、狀態、行動以及獎勵等概念來理解強化學習，我們會在一下的內容里解釋這些概念。大寫字母表示事物的集合，小寫字母代表事物的實例；例如，A 是所有可能存在的行動的集合，而 a 是這個集合中包含的一個實例。
智能體（Agent）：可以采取行動的智能個體；例如，可以完成投遞的無人機，或者在視頻游戲中朝目標行動的超級馬里奧。強化學習算法就是一個智能體。而在現實生活中，那個智能體就是你。
行動（Action）：A 是智能體可以采取的行動的集合。一個行動（action）幾乎是一目了然的，但是應該注意的是智能體是在從可能的行動列表中進行選擇。在電子游戲中，這個行動列表可能包括向右奔跑或者向左奔跑，向高出處跳或者向低處跳，下蹲或者站住不動。在股市中，這個行動列表可能包括買入，賣出或者持有任何有價證券或者它們的變體。在處理空中飛行的無人機時，行動選項包含三維空間中的很多速度和加速度。
環境（Environment）：指的就是智能體行走于其中的世界。這個環境將智能體當前的狀態和行動作為輸入，輸出是智能體的獎勵和下一步的狀態。如果你是一個智能體，那么你所處的環境就是能夠處理行動和決定你一系列行動的結果的物理規律和社會規則。
狀態（State，S）：一個狀態就是智能體所處的具體即時狀態；也就是說，一個具體的地方和時刻，這是一個具體的即時配置，它能夠將智能體和其他重要的失事物關聯起來，例如工具、敵人和或者獎勵。它是由環境返回的當前形勢。你是否曾在錯誤的時間出現在錯誤的地點？那無疑就是一個狀態了。
獎勵（Reward，R）：獎勵是我們衡量某個智能體的行動成敗的反饋。例如，在視頻游戲中，當馬里奧碰到金幣的時候，它就會贏得分數。面對任何既定的狀態，智能體要以行動的形式向環境輸出，然后環境會返回這個智能體的一個新狀態（這個新狀態會受到基于之前狀態的行動的影響）和獎勵（如果有任何獎勵的話）。獎勵可能是即時的，也可能是遲滯的。它們可以有效地評估該智能體的行動。
策略（policy，π）：policy 是智能體基于當前的狀態做出下一步行動所用的策略。
價值（value，V）：期望的具有折扣的長期收益，而不是短期回報 R。我們定義 Vπ(s) 為當前狀態為 s 時基于策略π的長期回報。
Q 價值或者行動價值（Q）：Q 價值（Q-Value）和上述的價值類似，不同的是它還使用了另一個參數--當前的行動 a。Vπ(s) 指的是基于當前狀態 s，行動 a 和策略π，得到的長期回報。
所以，環境就是能夠將當前狀態下采取的動作轉換成下一個狀態和獎勵的函數；智能體是將新的狀態和獎勵轉換成下一個行動的函數。我們可以知悉智能體的函數，但是我們無法知悉環境的函數。環境是一個我們只能看到輸入輸出的黑盒子。強化學習相當于智能體在嘗試逼近這個環境的函數，這樣我們就能夠向黑盒子環境發送最大化獎勵的行動了。
在上圖的反饋回路中，每一個代表時間步驟的下標 t 和 t+1 都指的是一個不同的狀態：在 t 時刻和 t+1 時刻的狀態。與其他諸如監督學習和非監督學習形式不同—強化學習僅可以被認為是一系列先后發生的狀態-行動（state-action）對。
強化學習通過行動產生的結果來判斷行動。它是面向目標的，它的目標是習得能夠讓智能體達到目標的一些行動序列。這里有一些例子：
在電子游戲中，這個目標是以最高的分數完成游戲，所以游戲過程中每一次得到的額外分數都會影響智能體隨后的行動；也就是說，智能體可能學會：為了最大化它的得分，他應該射擊戰艦，觸碰硬幣或者躲避流星。
在現實世界中，一個機器人的目標可能是從 A 點移動到 B 點，機器人從 A 點向 B 點移動的每一英寸都算作得分。
可以通過對輸入的解釋將強化學習與監督學習和非監督學習區分開來。我們可以通過描述它們學習的「東西」來說明它們的不同之處。
無監督學習：那東西就是這個樣子的。（無監督學習算法學到了沒有名字的事物之間的相似性，通過進一步的擴展，它們可以通過識別不尋常或者不相似的實例來發現相反或者執行異常檢測）
監督學習：那個東西是一塊「雙層吉士漢堡」。（標簽，聯系名字和面孔……）這些監督學習算法學到了數據實體實例和它們的標簽之間的關聯；也就是說，監督學習算法需要有一個有標簽的數據集。那些標簽被用來「監督」和矯正算法，因為算法在預測標簽的時候可能會做出錯誤的猜測。
強化學習：吃了這個東西，因為它味道蠻不錯，而且可以讓你活得更久。（基于短期和回報和長期回報的獎勵，就相當于你攝入的卡路里或者你生存的時間一樣。）強化學習可以被看做是在一個具有稀疏反饋的環境中的監督學習。
強化學習的域選擇
可以將一個自動強化學習的智能體想象為一個盲人，這個盲人智能依靠耳朵和手中的白手杖來嘗試在這個世界中導航。智能體有一些允許它們感知所處環境的小窗，但是那些小窗甚至是最不適合它們感知周遭環境的最不適合的方式。
事實上，決定你的智能體的輸入和反饋類型是一個需要解決的復雜問題。這就是所謂的域選擇問題。學習玩電子游戲的算法可以忽略這個問題，因為它們的環境是人為設定的，而且是受到嚴格限制的。因此，電子游戲提供了無菌的實驗室環境，可以在里面測試強化學習的想法。域選擇需要人為決定，通常是基于需要解決的問題的知識或理論來進行的；例如，在無人車的算法中輸入域的選擇可能包括雷達傳感器、相機以及 GPS 數據的信息。
狀態-動作對（state-action pair）& 復雜的獎勵概率分布
強化學習算法的目標是習得針對任意給定狀態的最佳行動，這意味著行動必須被排序，并逐個賦值。由于那些行動都是依賴于狀態的，所以我們實際上測量的是狀態-行動對（state-action pairs）的價值；也就是說，您在某個狀態下采取的行動，也就是你在某地方所做的某件事情。這里有幾個例子，可以描述一下一個行動的價值和意義取決于智能體在采取這個行動時所面對的狀態。
如果這里的行動指的是和某人結婚，那么您在 18 歲的時候和一位 35 歲的結婚可能會與您在 90 歲的時候與一位 35 歲的結婚大有不同，這兩個結果可能會有著不同的動機，而且會進一步導致不同的結果。
如果這里的行動時大喊一聲「Fire」，那么在一個人群密集的影院和在一眾持槍者旁邊大喊這句話則有不同的意義。如果不了解具體的語境，我們就不能預測行動會導致的結果。
我們用上述的 Q 函數將狀態-行動對映射到我們希望它能夠產生的價值上。Q 函數將智能體的狀態和行動作為輸入，將它們映射到可能的獎勵上。
強化學習是通過一系列狀態-行動對來運行智能體的過程，觀察狀態-行動對所導致的結果，調整 Q 函數的預測，直到它能夠準確地預測出智能體應該采取的最佳行動。這種預測被稱作策略。
強化學習是一種嘗試，它對于大量的狀態-行動對以及與之關聯的獎勵的復雜概率分布進行建模。這是強化學習與馬爾科夫決策過程（https://deeplearning4j.org/markovchainmontecarlo）配合使用的一個原因，馬爾科夫決策過程是一個從復雜的分布中進行采樣，以推斷它的屬性的一種方法。這和啟發 Stan Ulam 來發明蒙特卡羅方法的問題是很相似的；即在紙牌游戲中通過給定的手牌嘗試推斷獲勝的機會。
任何統計方法，其本質上都是無知的。有些現象（例如生物學、政治學或者與棋類游戲有關的現象）的巨大復雜性使得從最初原則去推斷是不可能的。唯一的方法就是通過統計去研究它們，從表面去衡量事件，并嘗試建立它們之間的關聯，即便我們不懂得它們相關聯的機制。就像深度神經網絡一樣，強化學習就是這樣的方法，依靠采樣來從數據中抽取信息。
強化學習是迭代的。在大多數有趣的應用中，它起始的時候都并不明白當前的狀態-行動對會產生怎樣的獎勵。強化學習算法通過在一次又一次的狀態中運行以學到這些關聯，就像運動員或者音樂家在一次又一次的狀態迭代中提升他們的水平一樣。
機器學習與時間之間的關系
也許你會認為強化學習算法與實踐的關系與人類有所不同。我們可以在相同的狀態下采取不同的行動運行算法，直至我們可以可以推斷哪個行動是狀態對應的最佳行動。事實上，我們給算法設定了它們自己的土撥鼠日（http://www.imdb.com/title/tt0107048/0），它們從一個蠢蛋開始，然后慢慢獲得智慧。
由于人類從來不會經歷電影之外的那種土撥鼠日，所以強化學習有可能比人類學到更多、更好。你可能會說，與人類相比，這些強化學習算法的真正優勢并不在于它們的固有本質，而在于它們能夠并行地存在于很多芯片上的能力，然后夜以繼日不知疲倦地進行訓練，因此能夠學到更多。一個在圍棋游戲上訓練的算法，例如 AlphaGo，它能夠玩的游戲比任何人類有望在 100 個有生之年玩得還要多。
深度神經網絡和深度強化學習
神經網絡適合用在什么地方呢？神經網絡是能夠學會映射狀態-行動對和獎勵的智能體。就像所有的神經網絡一樣，它們使用參數來逼近與輸入輸出相關的函數，它們的學習通過沿著錯誤降低的方向迭代地調整參數或者權重構成。
在強化學習中，卷積網絡可以被用來識別智能體的狀態；例如，馬里奧所在的屏幕，或者無人機前面的地形。也就是說，它們起到了典型的圖像識別的作用。
但是卷積網絡在強化學習中能夠得到比在監督學習中更多的解釋。在監督學習中，網絡給一副圖片賦予一個標簽；也就是說，它將名稱映射到像素上。
事實上，卷積網絡會根據概率對最適合圖片的標簽進行排序。給定一張驢子的圖片時，卷積網絡可能會以 80% 的可能性將其判斷為驢子，以 50% 的概率將其判斷為馬，以 30% 的概率將其判斷為狗。
在強化學習中，給定代表一個狀態的圖片，卷積網絡可以給出一個在這個狀態下可以采取的行動的排序；例如，它可能預測運行向右跑的動作會得 5 分，跳躍的動作會得 7 分，向左跑會得 0 分。
給期望的獎勵賦予價值之后，Q 函數就會簡單地選擇具有最高的 Q 價值的狀態-行動對。
在強化學習的起始階段，神經網絡的參數可能會被隨機初始化。利用從環境中獲得的反饋，神經網絡可以使用期望獎勵和實際獎勵之間的差距來調整網絡參數，以提升狀態-行動對的解釋性。
這種反饋回路與監督學習中的誤差反向傳播類似。然而，監督學習開始的時候就已經含有神經網絡嘗試預測的真實標簽。它的目標就是去創建能夠映射不同的圖片與對應的名字的模型。
強化學習依靠環境來為算法提供與每個新行動對應的標量數字。環境返回的獎勵可以使變化的、延遲的或者受已知變量影響的，這會給反饋回路引入噪聲。
這會得到關于 Q 函數的更完整的表達，它不僅僅考慮由一個行動產生的即時獎勵，而且還能夠將獎勵順序地延遲到幾個時間步長的深度。
就像人類一樣，Q 函數也是遞歸的。就像調用濕體函數 human() 一樣，human() 函數自身又包含另一個 human() 函數，我們是里面的所有結果，給一個給定的狀態-行動對調用 Q 函數，需要我們調用一個嵌套的 Q 函數來預測下一個狀態的價值，它反過來又要依賴之后的狀態的 Q 函數，以此類推。
代碼
RL4J 的例子在這里可以獲得（https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples/tree/master/rl4j-examples）。?
import java.io.IOException;
import org.deeplearning4j.rl4j.learning.HistoryProcessor;
import org.deeplearning4j.rl4j.learning.async.a3c.discrete.A3CDiscrete;
import org.deeplearning4j.rl4j.learning.async.a3c.discrete.A3CDiscreteConv;
import org.deeplearning4j.rl4j.mdp.ale.ALEMDP;
import org.deeplearning4j.rl4j.network.ac.ActorCriticFactoryCompGraphStdConv;
import org.deeplearning4j.rl4j.util.DataManager;
/**
* @author saudet
*
* Main example for A3C with The Arcade Learning Environment (ALE)
*
*/
public class A3CALE {
? ?public static HistoryProcessor.Configuration ALE_HP =
? ? ? ? ? ?new HistoryProcessor.Configuration(
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?4, ? ? ? //History length
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?84, ? ? ?//resize width
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?110, ? ? //resize height
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?84, ? ? ?//crop width
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?84, ? ? ?//crop height
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0, ? ? ? //cropping x offset
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0, ? ? ? //cropping y offset
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?4 ? ? ? ?//skip mod (one frame is picked every x
? ? ? ? ? ?);
? ?public static A3CDiscrete.A3CConfiguration ALE_A3C =
? ? ? ? ? ?new A3CDiscrete.A3CConfiguration(
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?123, ? ? ? ? ? ?//Random seed
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?10000, ? ? ? ? ?//Max step By epoch
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?8000000, ? ? ? ?//Max step
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?8, ? ? ? ? ? ? ?//Number of threads
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?32, ? ? ? ? ? ? //t_max
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?500, ? ? ? ? ? ?//num step noop warmup
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.1, ? ? ? ? ? ?//reward scaling
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.99, ? ? ? ? ? //gamma
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?10.0 ? ? ? ? ? ?//td-error clipping
? ? ? ? ? ?);
? ?public static final ActorCriticFactoryCompGraphStdConv.Configuration ALE_NET_A3C =
? ? ? ? ? ?new ActorCriticFactoryCompGraphStdConv.Configuration(
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.00025, //learning rate
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.000, ? //l2 regularization
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?null, null, false
? ? ? ? ? ?);
? ?public static void main(String[] args) throws IOException {
? ? ? ?//record the training data in rl4j-data in a new folder
? ? ? ?DataManager manager = new DataManager(true);
? ? ? ?//setup the emulation environment through ALE, you will need a ROM file
? ? ? ?ALEMDP mdp = null;
? ? ? ?try {
? ? ? ? ? ?mdp = new ALEMDP("pong.bin");
? ? ? ?} catch (UnsatisfiedLinkError e) {
? ? ? ? ? ?System.out.println("To run this example, uncomment the \"ale-platform\" dependency in the pom.xml file.");
? ? ? ?}
? ? ? ?//setup the training
? ? ? ?A3CDiscreteConv<ALEMDP.GameScreen> a3c = new A3CDiscreteConv(mdp, ALE_NET_A3C, ALE_HP, ALE_A3C, manager);
? ? ? ?//start the training
? ? ? ?a3c.train();
? ? ? ?//save the model at the end
? ? ? ?a3c.getPolicy().save("ale-a3c.model");
? ? ? ?//close the ALE env
? ? ? ?mdp.close();
? ?}
}
原文鏈接：https://deeplearning4j.org/deepreinforcementlearning
Yoshua Bengio團隊最新強化學習研究：智能體通過與環境交互，「分離」變化的獨立可控因素
原文來源：arXiv
作者：Valentin Thomas、Emmanuel Bengio?、William Fedus、Jules Pondard、Philippe Beaudoin、Hugo Larochelle、Joelle Pineau、Doina Precup、Yoshua Bengio
「雷克世界」編譯：嗯~阿童木呀
人們普遍認為，一個良好的表征（representation）在于能夠對變化的潛在可解釋性因素進行分離。然而，對于什么樣的訓練框架可以實現這一目標，仍然是一個懸而未決的問題。
盡管以往的大多數研究重點主要集中于靜態設置（例如，使用圖像），但我們假設，如果允許學習者與其環境進行交互的話，就可以從中發現一些因果因素。
智能體可以嘗試不同的操作并觀察其所產生的效果。更具體地說，我們假設這些因素中的一些與環境的某些可獨立控制的方面相對應，即對于環境中的每一個這樣的方面來說，都存在一個策略和可學習的特征，從而使得該策略可以在該特征中產生相應的變化，同時對其他特征進行最小程度的更改，從而對所觀察到數據中的統計變化進行解釋。
我們提出了一個特定的目標函數以找到這些因素，并通過實驗驗證，它確實可以在沒有任何外部獎勵信號的情況下，對環境的獨立可控制方面進行分離。
在解決強化學習問題時，想要將好的結果從隨機策略中區分開來往往需要具有正確的特征表征即使使用函數近似（function approximation），相較于盲目地去嘗試解決給定的問題，學習正確的特征將可能會帶來更快的收斂性（Jaderberg 等人于2016年提出）。
?我們架構的計算模型。其中，st是第一個狀態，由其編碼ht和噪聲分布z產生。φ是生成的，φ用于對在環境中運行的策略πφ進行計算。序列ht、ht’通過選擇性損失和ht上的可選擇性自編碼器損失，用于對我們的模型進行更新。
在監督學習研究（Bengio于2009年、Goodfellow等人于2016年提出）和強化學習研究（Dayan于1993年、Precup于2000年提出）領域中存在著這樣一種觀點，學習一個好的，而非新的表征對于解決大多數現實世界中的問題來說具有至關重要的作用。
而另一種觀點是，這些表征通常不需要被顯式地進行學習，這種學習可以通過內部獎勵機制來進行引導，而這種獎勵機制通常稱為“內在動機（intrinsic motivation）”（Barto等人、Oudeyer和Kaplan于2009年、Salge等人于2013年、Gregor等人于2017年提出）。
在以前研究成果的基礎上（Thomas等人于2017年提出），我們構建了一個表征學習機制，它與內在動機機制和因果關系密切相關。該機制顯式地將智能體對其環境的控制與智能體所學習到的環境表征聯系起來。更具體地說，這種機制的假設是，環境中變化的潛在因素大部分可以由另一個變化的智能體獨立控制。
（a）對隨機可控因素φ進行采樣時，對1000次變化h’—h及其核密度估計的采樣。我們觀察到我們的算法在4種主要模式下對這些表征進行分離，每種模式都對應于智能體所實際采取的行動
（b）潛在空間中的分離結構。x軸和y軸是分離的，這樣我們就可以通過查看其潛在的編碼h = f（s）來恢復任何觀測值中智能體的x和y位置。當智能體位于橙色塊上時，這個網格上的缺失點其所不能到達的唯一位置。
我們為這個機制提出了一個通用且容易計算的目標，可以用于任何一個使用函數近似學習潛在空間的強化學習算法中。
我們的研究結果表明，我們的機制可以推動模型學習以一種有意義的方式對輸入進行分離，并學習對要采取多種行動才能得以的改變的因素進行表征，此外，研究結果還表明，這些表征可以在已學習的潛在空間中執行基于模型的預測，而不是在低級輸入空間（例如像素）中。
學習分離表征
Hinton和Salakhutdinov于2006年提出的，用于學習表征的規范的深度學習框架就是一個典型的自編碼框架。然而，這并不一定意味著已學習的潛在空間會對變化的不同因素進行分離。出于這些問題的考慮，我們提出了本文中所闡述的方法。
（a）智能體所實際完成的3步軌跡；
（b）空間φ(h0, z), z ～ N (0, 1)的PCA視圖。每個箭頭指向由不同的φ所形成的預測Tθ(h0，φ)的重構。
（a）中的策略使用的是綠色箭頭開始處的φ。需要注意的是它的預測是如何對實際的最終狀態進行準確預測的。
其他作者提出了一些用于分離變化的潛在因素的機制。諸如變分自編碼器（Kingma和Welling于2014年提出）、生成對抗網絡（Goodfellow等人于2014年提出）或非線性版本的ICA（Dinh等人于2014年、Hyvarinen和Morioka于2016年提出）等之類的許多深度生成式模型，試圖通過假設它們的聯合分布（對所觀察到的s進行邊緣化處理）是因式分解后的結果（即它們是邊緣獨立的），對變化的潛在因素進行分離。
在本文中，我們沿著另一個方向進行探討，試圖利用學習智能體在環境中行動的能力，以便對表征施加進一步的約束。我們假設，交互是學習如何對智能體所面臨的觀察流的各種因果因素進行分離的關鍵所在，并且這種學習可以在一種無監督的方式下完成。
可以這樣說，到目前為止，將表征延展到模型的獨立可控特征中取得了一些令人鼓舞的成功。 我們的特征的可視化清楚地展示了簡單環境中的不同可控方面，但是，我們的學習算法也存在一定的缺陷，即它是不穩定的。甚至可以這樣說，我們方法的優勢似乎也可能是它的弱點所在，因為先前的獨立迫使已學習表征中的關注點進行非常嚴格地分離，而這些應該是可以緩和的。
與此同時，一些不穩定性的來源似乎也減緩了我們的進程：學習一個有關可控方面的條件分布，往往會產生少于預期的模式。學習隨機策略，通常會非常樂觀地收斂域一個單一的動作中，由于模型具有多個部分因此往往需要對許多超參數進行調整。盡管如此，對于我們目前所采取的方法和措施，我們仍然報以希望。分離會發生，但對我們的優化過程以及我們目前的目標函數進行詳細的了解將是推動進一步發展的關鍵點所在。
人工智能賽博物理操作系統
AI-CPS OS
“人工智能賽博物理操作系統”（新一代技術+商業操作系統“AI-CPS OS”：云計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智能）分支用來的今天，企業領導者必須了解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智能化力量，實現行業的重新布局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS?OS的真正價值并不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+信息化、智造+產品+服務和數據+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意愿，這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業操作系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智能化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：
重新行業布局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典范進行怎樣的反思？
重新構建企業：你的企業需要做出什么樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？
重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己并在數字化+智能化時代保有領先地位，你必須如何去做？
AI-CPS OS是數字化智能化創新平臺，設計思路是將大數據、物聯網、區塊鏈和人工智能等無縫整合在云端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在云端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：
精細：這種力量能夠使人在更加真實、細致的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智能：模型隨著時間（數據）的變化而變化，整個系統就具備了智能（自學習）的能力。
高效：企業需要建立實時或者準實時的數據采集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智能就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了復合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含于三個領域：技術、文化、制度。
邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量通過三個方式激發經濟增長：
創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的復雜任務，即“智能自動化”，以區別于傳統的自動化解決方案；
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；
人工智能的普及，將推動多行業的相關創新，開辟嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議：
超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能，為企業創造新商機；
迎接新一代信息技術，迎接人工智能：無縫整合人類智慧與機器智能，重新
評估未來的知識和技能類型；
制定道德規范：切實為人工智能生態系統制定道德準則，并在智能機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；
重視再分配效應：對人工智能可能帶來的沖擊做好準備，制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群；
開發數字化+智能化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對于中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” ?《論語·子路》云計算、大數據、物聯網、區塊鏈和 人工智能，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那么這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。云計算，大數據、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智能就是那船上的帆，哥倫布之帆！
新一代技術+商業的人工智能賽博物理操作系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。
產業智能官??AI-CPS
用“人工智能賽博物理操作系統”（新一代技術+商業操作系統“AI-CPS OS”：云計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智能），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智能；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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新技術：“云計算”、“大數據”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智能”；新產業：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能駕駛”、“智能城市”；新模式：“財富空間”、“工業互聯網”、“數據科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。
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總結
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