机器和人的智能差在哪里

   70多年前控制理论产生的时候，人们就在讨论人（或动物）和（传统的）机器有什么不同。维纳认为：机器一般是按照既定的逻辑运行的，而人或动物会根据外部的变化而调整自己的行为。所以，经典控制论中最重要的概念就是“反馈”。

在一般控制论问题中，外部的信息一般是某些量化的指标，如温度、压力、流量、速度等。控制系统本身一般是不变化的，变化的是系统内部的状态。而自动化调整的，一般也是一些量化的指标，如阀门开度、速度等。也就是说，自动控制处理的“变化”，是有限度的。

在智能化的时代，外部变化就不仅仅是这些指标了。比如，用户需求变了，需要开发新产品；供应链发生了意外，需要调整供货商；生产出现故障或者异常，需要重新安排生产等等。这些变化一般就难以用量化指标来表述了。这时的机器决策，往往变成系统性的解决方案或实施步骤。也就是说，在智能化时代，机器能够自动处理的“变化”发生了变化，内容和范畴和复杂度增加了。

即便是在智能化阶段，机器处理变化的能力也是有限的。机器处理的所有问题，都是人类预料之中的问题；机器采取的所有行动，都是人们已经准备好的预案。只不过预案本身可能比较复杂、预案的选择逻辑也可能会非常麻烦。例如，阿尔法狗也是从若干种可以选择的“预案”中选出一个好的走法。

企业遇到的问题一般是无法列举的。比如，绝大多数企业事先就没有应对这场疫情的预案。对于这些问题，没有成熟度的预案。这个时候，人们没有办法让机器给出预案，只能靠人见机行事。

所以，工业智能只是把人处理常规变化的做法沉淀下来，交给机器去做。真正的意外变化，还是要靠人来处置。