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《决策知识自动化》推荐评语及作者、译者序 精选

已有 10779 次阅读 2015-11-26 21:08 |系统分类:科研笔记|关键词:Knowledge,Automation,,知识自动化,,大数据| 大数据, knowledge, 知识自动化, Automation

《决策知识自动化》推荐评语及作者、译者




   由人民邮电出版社出版的《决策知识自动化》(Knowledge Automation)一书将于近期发布,敬请各位读者关注京东、当当、亚马逊的图书信息。


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推荐评语



“Fish博士认为,决策需求的分析是在业务流程工作中实现知识自动化的关键,也是企业决策管理的核心所在。通过使用决策需求分析图表,将决策、知识和数据之间的依赖关系图形图像化,清晰地阐明局部知识用于局部决策,全局知识用于全局决策所要即所需,所得即所用理念,更好地实现知识的价值。本译著的出版对于从事知识工作的自动化的研究具有重要参考价值。 

——柴天佑,东北大学教授,中国工程院院士

   

“2013年麦肯锡发布了题为《颠覆技术: 即将变革生活、商业和全球经济的进展》的全球报告,预测了12 项可能在2025 年之前决定未来经济的颠覆性技术,其中第二名便是以智能软件系统为代表的知识工作的自动化,并预估该技术可在2025年带来5.2万亿至6.7万亿美元的经济效益。Fish博士从企业经营管理的角度出发,探讨了如何获取知识以及如何将知识应用于企业决策制定等问题。但他的方法并不局限于企业的应用,同样适合于工业流程中的决策制定与管理。本书条理清晰,令人受益匪浅。 

——桂卫华,中南大学教授,中国工程院院士

   

“‘知识自动化是传统人工智能的基石,Fish博士强调了知识在业务流程中的应用及价值体现,借助规则、算法及预测分析模型等方法,将知识封装在决策服务中,并在面临特定需求的时候调用并使用知识。企业知识自动化只是人工智能知识工程大概念中的沧海一粟,他的方法却为人工智能的知识驱动法提供了一条可行的途径。 

——张钹,清华大学教授,中国科学院院士

   

培根的名言知识就是力量照耀了人类社会进步五百多年。物质运动的自动化已近百年,显著地改变了人类生产与探索世界的进程。当今,信息科技是建立在数据之上的,信息科技的巨大发展必然导致大数据的时代,这个时代呼唤知识的自动化。现在讨论这个问题正逢其时! 

——黄琳,北京大学教授,中国科学院院士

   

知识自动化是信息自动化在开放的网络空间中的延伸与提升,它并非只是知识的自动产生过程,更能够诱发知识的传播、获取、分析、影响、产生等方面的重要变革。 

——吴宏鑫,中国空间技术研究院研究员,中国科学院院士

 

“Fish博士提出的收集、建模与管理决策需求的方法行之十分有效。对于任何想要建立决策管理系统,或是高效地以决策为中心进行形势分析和开展商业自动化的组织、团体或个人,本书都是必读之选。 

——James TaylorDecision Management Solutions公司CEO、首席顾问

 

“Fish博士具有IT、人工智能、基于规则系统开发的复合背景。本书中,他着重解决了两个问题:其一是基于规则系统在辅助决策中的应用,其二是将这些应用自动化。对于关注这些主题的企业管理者和分析师,特别是对如何在商业流程中使用规则系统的读者,本书提供了一个完整的概述,且文笔流畅、易于理解。 

——Paul HarmonEnterprise Alignment公司创始人、首席顾问


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中文版作者序


   当看到自己的著作被一种我并不会讲述的语言翻译而成的文字时,心中升起了一种意想不到的喜悦。我想这表明它已经满足了可被广泛交流的某些首要需求。这使我倍感荣幸,与此同时,想到自己的著作将被成千上万深受一种博大精深文化——而正是这种文化塑造了令我肃然起敬的儿时东方神话和21世纪经济巨人——熏陶的智慧的人们阅读,内心也是极为忐忑。

   中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室的王飞跃研究员看到本书之后,决定将其翻译为中文。对此,我向他以及他的学生们:王晓、郑心湖、林懿伦、白天翔和王杰,表示由衷的感谢。他们出色的完成了对一份棘手的材料的翻译工作。我的一位中国同事Jeremy Chen (FICO 的高级管理人员,技术产品经理),同时也是这一领域的一位专家,告诉我“译文的准确性以及简洁性令我印象十分深刻”。

   最后,祝您在“知识自动化”中一切顺利

Alan


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There is an unexpected pleasure in looking at the translation of my words into a language I do not speak.  I suppose it satisfies some primal need to communicate widely.  Yet it humbles and terrifies me to think that my work will be read by thousands of intelligent people from an ancient and complex culture – the mythical orient of my childhood and the economic giant of the 21st century – which I hold in great respect.  I thank you for reading this book, and I hope that the simple idea in it will be useful to you.  As I say in Chapter One, useful ideas promote growth and prosperity, however prosaic they are, so long as they are widely shared.

It was Fei-Yue Wang,  Professor  and Director of The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing , who decided  to translate this book into Chinese.  My heartfelt gratitude to him and his students:  Xiao Wang, Xinhu Zheng, Yilun Lin, Tianxiang Bai, and Jie Wang.  They have done an excellent job with difficult material.  My colleague Jeremy Chen (Senior Manager, Technical Product Management, FICO), who is a native Chinese speaker and an expert in the field, tells me that “the translation really impresses me with its fidelity and conciseness”.

Wishing you every success with your Knowledge Automation,

 

Alan


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译者序:迈向决策知识自动化



2012 年底,我与几位同事赴美考察 3D 打印与社会制造产业,其中美国东部 的纽约市是主要地点,因为新兴的几个小公司 Makerbot, Shapeways, Quirky 等都 在那里。恰好,女儿也在那里工作,而她的朋友正是 Shapeways 的一位负责人,故请她帮忙联系部分访问事宜。当时正在纽约上州伦塞利尔工学院(RPI,也是 我的母校)工作的张清鹏博士,也与夫人驱车数小时从 Troy 赶来相会,并请我和女儿到 Hudson 河畔晚餐。清鹏是我在美国毕业的最后一名博士,博士论文题 目就是“人肉搜索”和众包机制,也是多年前我为实证社会计算研究而布置的起步工作。晚饭期间,我谈起自己刚刚完成的《从社会计算到社会制造:一场即将来临的产业革命》文章,讨论到关于社会信号的工作,以及社会信号与知识自动化 同物理信号与工业自动化的联系时,感到应当必须把知识自动化单列出来,不再局限于算法自动化,使其尽快成为一个独立的研究领域。女儿因在公司负责系统与运营(Systems and Operations),说看过一本新书,好像就叫“知识自动化”。

 

随后我立即在网上搜索,很快就找到了 Alan N. Fish 博士的 Knowledge Automation,刚刚出版。浏览之后,觉得虽然内容与我们讨论的相差较远,但不失为决策知识自动化方向的一部优秀著作,特别是此书具有很强的实践背景。当时,我就动了将此书译成中文的念头,做为知识自动化的起步和普及材料。只是 Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques 的翻译工作还没有收尾,自己的学生和同事已因此耗费了太多的时间与精力,所以,尽管此书不厚,但也 实在无精力和体力再开始新的翻译工作。我曾试着问女儿,是否有兴趣翻译此书。 她想了几天,表示不行,一是工作太忙,二是自幼长在美国,觉得中文基础难以 胜任。

 

回国后,我得知侄女要去美国留学,就到自己过去工作的大学和系读研究生,而且准备选我曾建议并帮助创建的工程管理专业,与知识自动化的关系十分密切,因此又动员侄女来翻译 Alan 的书,并保证提供帮助。侄女答应了,还打算选过去的同事做导师,以交通知识自动化为题做论文,但因读书时间比较紧张,翻译工作一直没有开始。

 

没有想到,一份突如其来的海外趋势发展报告极大地推进了此书的翻译进 程。2013 年 5 月,麦肯锡全球研究所发布题为《颠覆技术: 即将变革生活、商业和全球经济的进展》的报告,预测了 12 项可能在 2025 年之前决定未来经济的 颠覆性技术,其中代表“知识工作的自动化” 之智能软件系统位居第二,列于“移 动互联网” 之后,“物联网和云计算” 之前;这一分析预测使得“知识自动化”就 是“知识工作的自动化”的认识一时风行于整个世界,引起业内外的一片热议。

 

在国内,麦肯锡报告引起了国家自然科学基金委员会和大学科研机构的许多专家学者的高度重视,并组织了相应研讨会。大家一致认为,知识工作的自动化 是知识自动化的一种具体而重要的形式,是自动化学科发展的一个十分重要的新方向,是时代的要求,也是自动化走向智能化的必经之路。为此,我还将中国《自动化学报》创刊 50 周年专刊序文命名为《天命维新:迈向知识自动化》,并在当年秋天的中国自动化大会做了名为《面向人机物一体化 CPSS 的控制发展: 知 识自动化的挑战与机遇》的大会报告,希望充分引起相关学者的重视。今天社会 对智能技术的关注程度,也说明当时的认识是正确的。

 

2014 年春,新智元创始人杨静女士和图灵公司武卫东总编来我办公室,协 商开办人工智能微信群事宜,我正负责智能自动化的科普传播工作,立即表示大力支持。同时询问武总是否有兴趣出版 Knowledge Automation 一书的中文版,因为感觉“图灵”的名字和带来的样书很适合本书的发行。武总十分热心,并很 快办好了著作版权事宜。我的博士生王晓和其他几位刚刚加入团队的研究生和访问学生对翻译此书也表示了极大地热情和兴趣。在大家的共同努力下,本书的翻译,终于圆满完成。


回顾知识自动化的历史,起源可以追溯到古希腊亚里多士德的描述性知识和原始的形式逻辑以及工业革命之初英国布尔对其变革性的拓展。半个世纪前人工智能的正式提出,以及随后而来的知识表示、专家系统、知识工程、智能系统等,构成了知识自动化完整的进度发展历史。知识自动化与人工智能中的知识表示和知识工程的关系是显而易见的,但其与专家系统的更加内在且深刻的关系,随着专家系统近乎彻底的消失而被一些现代学者所忽略。


本书以一种十分具体的应用实践方式,将专家系统的思想带回知识自动化。当然,我们应以一种新的、时代的、更高的眼光重视知识自动化的技术基础。一种可能的视角就是以智能算法和软件机器人为基础,针对 Cyberspace 中许多基 于特定领域的软件任务,开发面向知识工作自动化的知识机器人

 

本书作者 Alan N. Fish 博士是 FICO 公司决策方案领域的首席顾问,同时担任对象管理组织(Object Management Group, OMG) 决策模型与符号(Decision Model & Notation, DMN) 制定委员会的联合主席。自 2012 年 Knowledge Automation 一书出版以来,本书所提的理念与方法得到了众多同行的认可,并在 各个领域得到了广泛应用。特别是文中第四章所建议的 DRD(决策需求图表)的,现已被形式化为一种开放的 OMG 标准: DMN。DRD 的核心在于:通过结构化的 描述决策、决策间的依赖以及决策所需的信息及知识,为参与知识自动化项目的 所有人员提供了一个一致的、“带有预见性的自上而下”的框架。DMN 是作为业 务流程建模符号(Business Process Modeling Notations,BPMN)的“姊妹”标准引 入的:用户可以使用 BPMN 中的决策点来对业务流程建模,然后使用 DMN 来 对这些决策点上执行的决策机制建模。对于 DMN 标准及其与 DRD 的区别,有兴趣的读者可以参考作者与人合著的 Emerging Standards in Decision Modeling—an Introduction to Decision Model and Notation 一书,或登录网址 http://www.omg.org/spec/DMN/查看。截至本书出版这一刻,市场上已经存在许多 DMN 建模工具了,这些工具可直接绘制 DRDs,定义或引入潜在的决策逻辑, 并将生成的决策模型部署为可执行的决策服务。作为 DMN 标准的主要制定者之一,Alan 一直活跃在决策管理与决策自动化领域,并引领着这一领域的发展。


为什么我们现在需要知识自动化?一言以概之: 工业时代需要工业自动化, 知识时代必须知识自动化。工业时代的发展在许多方面对人类的体力提出了“非分”的要求,迫使人们必须依靠工业自动化的手段来“补偿”其体能上的不足,才能实施、运营、维护各类大型或精密的系统和过程;同理,面临物联网、大数据、 云计算、智能技术等,正在迅速兴起的知识时代也对人类的智力提出了更高、更 加“非分”的要求,人们更需要借助知识自动化的方法来“弥补”其智能上的不足,进而才能去完成各种层出不穷的不定、多样、复杂任务。

 

大数据特别是社会信号的出现为知识时代复杂任务的描述、建模和解析提供 了新的思路。以网络信息为主要表现形式的开源数据,虽然被认为是印刷出版发 明后知识之产生与传播的又一场革命,但其价值仍未被充分地认识,在过去相当长的时间里,对于正式渠道的态势评估和决策支持而言,基本还处于“无用” 状 态。无用之用,众用之基:大数据时代,我们应该以开源信息为主,汇集海量数据,然后通过定量的方式来描述、分析、评判知识的价值,服务于企业、科技甚至社会决策。


从技术发展的角度而言,在机械化、电气化、 信息化、 网络化之后,我们正进入第五个发展阶段,即虚实互动的平行化时代。我们认为,软件定义的系统、“激活”的情报以及灵活的动态网群组织将成为平行时代成功企业管理和运营不可或缺的关键因素。软件定义系统的构建和使用,为企业管理和决策提供了真实可靠的科学依据。在企业内部,构建与之互动演化、反馈执行、协同发展的人工流程、人工工厂及人工企业,可针对流程执行管理、资源分配调度及企业生产制造进行建模计算、生产优化以及监控预警。在企业外部,利用知识自动化技术,可针对特定问题,将各种各样的相关网站、博客、论坛、微博、微信及其组合视为观察和获取企业决策所需知识的“信源频道”和“传感网络”,从而高效并准确捕获目标定位的企业竞争情报和决策需求信号。随后基于软件定义的企业对需求信号进行数据计算和知识解析,构造“激活”的情报,为企业流程管理、生产制造、决策制定提供有效准确和灵活的输入。其中,动态网群组织(CMOs)是社会信号 获取、社会需求定位的关键。这要求我们必须充分认识到世界正从牛顿系统为主 导向以默顿系统为主导的演化,并迫切需要考虑智能的“虚实二象性”。在牛顿系统中,多数定律是发现的;在默顿系统中,多数定律是发明的。利用泛在的便携式移动传感设备、蓬勃发展的社会媒体以及网络世界无限的信息和智力资源,知识自动化将把人纳入数据生成、信息感知、知识推理、智慧解析、决策执行,然后生成新的数据的整个闭环过程中。因此,平行时代的知识自动化必然是信息化、自动化、智能化、人机化等的有机融合,必须从物理信息系统(CPS)走向物理社 会信息或社会物理信息系统(CPSS)。

 

十分感谢为本书翻译做出贡献的各位学生和同事,他们是王晓、郑心湖、林懿伦、白天翔、王杰、袁勇等,同时,王成红教授、桂卫华院士、柴天佑院士、孙优贤院士、郑南宁院士、张钹院士、黄琳院士、吴宏鑫院士以及多位参与基金委“知识自动化”研讨会的专家和学者也在本书的翻译过程中给予了众多的支持,并对译稿提出了宝贵的修改意见。Alan 本人也提供了很多帮助并充分肯定了书稿的翻译质量,在此表示诚挚的感谢。最后,向新智元创始人杨静、图灵公司武 卫东总编和朱巍编辑及其同事在本书翻译过程中所提供的帮助深表谢意。

 

希望本书的出版,能够有效地促进知识自动化和智能产业的发展和深入。

 

 

 

王飞跃

 

2015 夏秋记于青岛,長沙,北京



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