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  1982年初到美国时,我的两个求学方向就是人工智能(AI)与运筹学(OR)。当时我的导师给我们布置任务,构建一个中医的专家系统,其中包括了专家的信息以及中医诊断的方法。那时,互联网还没有出现,构建这样一个系统只能依靠不断地寻访。我们遇到了很多问题,最突出的问题就是,一些中医的诊断方法对于“量”的定义十分模糊,如出现很多“适量”“少许”等字样。我觉得这可能是经验使然,在专家的脑中,“适量”等词汇应是“量化”的结果,但对于外人而言,是难以捉摸的。所以在当时的条件下,构造这样一个系统,数据是不够的。但恰恰是遇到了这些问题,使我对“量化”产生了兴趣,从而投身运筹学的研究。

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  叶荫宇(Yinyu Ye),斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲座教授,是内点优化算法、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等领域的开创者之一。曾获2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖、2014年美国应用数学学会优化奖等。

  此外,人工智能技术的实现与发展,也需要思考“从哪里来、到哪里去”的问题,实则依赖于各个学科的发展,从其起源、机制、未来等多个维度来看均是如此。作为一种工具,人工智能的发展本身并不是目的,解决实际问题服务人类才是目的。

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