工程式控制制論的基礎理論為何？精選

這個問題太簡單了，《控制論》，《控制論基礎》，《控制論引論》等等書名的論著，或是教科書中所論述的理論部分都被看成是工程式控制制論的基礎理論。就狹義上的意義而言，這是正確的。就學科的圖書館分類，出版的期刊分類而言，這依舊是正確的。

然而，很遺憾的是，控制論，就其本質而言，是關於如何導入干預物理系統，從而使得物理系統被強製為一個預設（目標）系統的理論。

例如，對一個給定的動力學系統，在我們發現它的行為偏離預期時，我們可以引入一個因子函數，使得控制因子函數與原系統行為函數的積為預期的積函數響應（這是控制論的標準表述，引入響應函數，褶積）。

在工程上，這是如何實現的呢？工程式控制制論的創立者之一錢學森的《工程式控制制論》所論述的理論是，原系統的運動方程為AX=B，其解為X=A-1B,如果它並不符合預期行為，則引入控制量C，把系統運動方程強製為AX=B+C,從而得到控制後的解X=A-1B+A-1C.解的變化量為E=A-1C。

從工程上看，E是系統行為與理想行為的偏差，A是給定系統的一般運動規律，在這兩個抽象量為已知時，就得到控制量C=AE。

這個論述簡單直接，對於入門性理解而言很好理解。然而，實質上，非常的困難。研究的最為普遍的是哈密頓系統，X/=f(X,t),此時，引入控制量R(X)，則方程變成為X/=f(X,t)+R(X)，判據是E=X-X在某個意義上的極小化。X為目標的理想行為。

這個最為基本的理論系統一般是由《常微分方程》理論講述，但是它不談控制，而是談X/=g(X,t)的一般解問題。以書獃子的分類眼光看，這與控制論只不過是有關而已，它不屬於控制論理論基礎。然而，這事實上就是控制論的理論基礎。大多數教科書取特例X/=KX,在拉普拉斯變換後成為形式A(p)X(p)=B(p)。這類方程屬於矩陣論求解的線性代數方程，麻煩無非就是p為自變數而已。A(p)和B(p)一般為代數多項式。控制標準為E(p)=X(p)-X(p)。控制後的系統為A(p)X(p)=B(p)+R(p)。在理想控制下，有R(p)=A(p)X(p)-B(p)。求它的反拉普拉斯變換就得到控制函數R(X)。

從基礎理論而言，這個控制論就基本上建立了。控制工程師的是要實現這個過程，但是他面對的困難是：1）有了R(p)未必能得到R(X)，數學家說沒有問題，你算就是了；工程師就只能去買此類軟體了；2）X(p)未知，數學家說，這簡單啦，你求解方程A(p)X(p)=B(p)就可以了；3）工程師再問，方程A(p)X(p)=B(p)那來的？數學家說，那是你的事情。力學家回答到，這是由力學基本規律X/=f(X,t),在線性化後得到的特例。4）工程師再問，我的這個系統，具體的X/=f(X,t)為何？力學家回答，那你得根據你的具體情況來推導了。5）工程師還問，用那個理論來推導？力學家不答了，問多了，答，你自己看文獻去！6）工程師最後憤努了，一切所謂的理論都是脫離實際的抽象來抽象去，不能解決任何問題！

繞了一個大大的圈，控制工程師明白了，還得靠自己。但是，在大學裡，《常微分方程》沒學過，《矩陣論》學過AX=B類的，沒學過A(p)X(p)=B(p)類的，《特殊函數論》沒學過，對付不了一般的拉普拉斯變換；《理論力學》只講抽象的X/=f(X,t),對具體問題，不知道如何推導具體的X/=f(X,t)。至於如何用X/=KX來逼近X/=f(X,t)那類抽象數學課程，壓根就沒見過。

所以，這樣的控制工程師就只會了入門性理解。由於所有的關鍵環節的學科內容都不含有《控制論》字樣，他也就基本都沒學，就是學了，也是數學上的導引性概念。對付不了實際問題。

控制論，就其本質而言，是如何把抽象理論研究的理想系統的研究成果應用於工程上的、實際的、非理想系統（接近於理想系統）的工程科學基本理論（或是一種工程哲學理論）。當對一個系統能夠實現完全的控制時，就接近於實現了人工智慧。

所以，對於21世紀的人工智慧的國家間的競爭實質上對於基礎科學的研究廣泛性、理解的深刻性、普及的程度，等的全方位的競爭。不存在脫離基礎科學理論的，超越人腦的所謂人工智慧。

幾乎世界上所有的大學都把控制論方面的專業交給電氣類、機械類學院，而少有把這類專業交給數學類、物理類、力學類學院。其原因實質上是出於傳統的學科分類。因此，在這層意義上，可以認為，人工智慧是打破學科分類的一般性工程科學概念。

本博文結論是：工程式控制制論的基礎理論為現代抽象的基礎科學理論。而人工智慧是指現代抽象的基礎科學理論的工程化應用。

因為我們實質上是難於要求個人為全才的，這樣，把相關的抽象環節模塊化、軟體化，就使得一般意義上的工程師能夠實現他的目標控制策略。這就是人工智慧的普通含義。

但是，很遺憾的是，數學家、物理學家基本上被排斥在人工智慧的學科邊界外。我們在做一個世紀式的惡夢，核心學科的人物不得參與，外圍學科的人在直接的實現人工智慧。從而，也就只能是模仿。

解決基礎科學理論及相關研究者地位的問題是21世紀各國面對的國家宏觀戰略決策問題。

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