Monday, May 14, 2012

智能算法与人生决策


最近研究智能算法,发现大部分算法都采用了所谓的启发式策略。
从下山法,到模拟退火,到蚁群,等等。
所有的智能算法,从模型上说,其核心都在于所采用的选择策略。

而选择策略,无非两类。
一类是根据已知信息(包括历史,当前信息,规律等)进行有目的的选择,或者说(智能的)启发式。
另外一类,不根据已知信息,进行选择,或者说(愚笨的)猜测。

有的算法,启发式信息用的多一些,应用的范围较广,取得的效果也不错。
一个比较有意思的现象是,对于很多问题来说,单纯的启发式的算法往往不能得到最优化的结果。适当的引入一些随机的抖动,反而效果可能更佳。

其实,所谓的道,是从生活中提炼出来的。
智能算法,也正是每个人做种种决策的方法雏形。

很多时候,我们做决策,都是根据已知条件选择最优的,所谓“人性贪婪”。这样的策略也被称为贪婪原则。这样决策的结果从算法分析的角度,被证明只能保证局部最优。
事实上也如此。经商的投机倒把,为官的滥用职权,虽取得一时的荣光或暴利,结果往往令人叹息。
而引入启发式信息,对已知条件进行充分的发掘,甚至总结规律,前瞻后顾,则可能在名利场中面面兼顾,取得的成就也自然更大。

但常规的问题往往都没有太好的方法,对于人生这个复杂的系统问题,启发式算法能起到的作用也是十分有限。即便看透世界大势,即便往前看个数十年,眼下做的决策,谁又能保证是全局最优的呢?

于是,我看到太多人,因为追求优化,反而限制了自身的发展。试图追求最优,却最终丧失了追求优化的资格。
所以有些时候,将智能的启发与随机的选择结合一下,未必要事事做到极致。凡事留有一线余地,有机的结合趋利性和对问题周边的探知。

人生决策,非大量的计算而不能。而即便有了大量的计算,也难以确保解答。
能走好人生路者,大智慧也。