第2章　智能系统与普通信息系统的区别

在人类计算机工程发展的过程中，信息系统首先解决的是“信息如何被处理”的问题。计算机把现实中的数据转换成可以存储、计算和传输的信息，再按照预先设计好的程序完成特定任务。数据库、管理软件、业务系统以及各种自动化程序，都是这一工程体系的重要组成部分。

模拟智能系统所面对的问题则有所不同。

当一个系统进入现实环境以后，它面对的并不只是已经整理好的数据，而是不断变化的对象、状态、关系和任务。系统必须知道自己面对的是什么，当前发生了什么，需要完成什么，以及在当前条件下应该采取什么行动。

因此，信息处理能力并不能直接等同于智能能力。

普通信息系统可以把一个人的年龄从数据库中查询出来，可以把一批订单进行统计，可以把设备维修记录显示出来，也可以按照规定的业务流程完成数据处理。这些功能都具有实际价值，但它们解决的主要仍然是信息处理问题。

例如，一个车辆管理系统可以保存车辆编号、车辆位置、车辆使用记录和驾驶员信息。系统可以根据数据库中的记录查询某一辆车，也可以生成车辆运行统计。

但是，当车辆真正行驶在道路上时，系统面对的问题发生了变化。

道路上存在行人、其他车辆、路口、障碍物、交通信号、道路变化以及天气变化。车辆自身还存在速度、方向、位置、制动状态和能源状态等因素。

如果一个系统能够获取这些现实信息，形成道路对象和车辆状态，判断当前行驶环境，根据任务确定下一步行为，并进一步控制车辆进行减速、停车、转向或者继续行驶，那么它处理的已经不是简单的车辆信息管理问题，而是一个实际运行中的智能系统问题。

这就是普通信息系统与智能系统之间的重要工程区别。

2.1 信息不是智能

信息是智能系统的基础，但信息本身并不是智能。

一个温度传感器获得“35℃”这一数据，这是信息。

系统知道某一个设备当前温度为35℃，这是对信息进行了对象关联。

系统进一步知道该设备正常工作温度范围为20℃至30℃，因此判断当前温度异常，这是状态判断。

系统根据设备温度持续升高的情况判断设备可能出现故障，并决定降低设备运行负荷，这是推理和决策。

系统最终控制设备降低运行速度，并继续检测温度变化，这是实际行动和反馈。

因此，同一个“35℃”，在不同工程层次中具有完全不同的意义：

数据 → 信息 → 对象属性 → 状态 → 判断 → 决策 → 行动 → 反馈

模拟智能系统研究的正是这个由信息进入智能运行过程的转换。

2.2 普通信息系统的运行方式

普通信息系统通常具有比较明确的输入、处理和输出结构。

用户输入信息，系统根据程序进行处理，然后返回结果。

例如：

用户输入商品编号 → 查询数据库 → 返回商品资料

或者：

用户提交订单 → 系统验证数据 → 保存订单 → 返回订单结果

在这种情况下，系统并不需要真正理解商品是什么，也不需要理解订单背后的现实环境。只要数据符合程序规定的格式，系统就可以完成相应处理。

因此，普通信息系统的核心可以概括为：

数据输入 → 程序处理 → 数据输出

这种工程模式非常重要，也是现代计算机系统的基础。

但是，当系统需要独立面对现实环境时，仅仅依靠这种结构就不够了。

2.3 智能系统的运行方式

智能系统面对的不是单纯的数据表，而是现实世界中的对象和状态。

一个机器人进入房间以后，它看到的不是数据库中的“桌子记录”，而是现实空间中的桌子、人员、墙壁、门、地面以及其他对象。

机器人必须首先获取环境信息，然后形成对象：

环境信息 → 对象

之后还需要确定对象之间的关系：

机器人 → 位于 → 房间

桌子 → 位于 → 房间

人员 → 位于 → 桌子附近

同时还要确定对象的状态：

机器人 → 当前状态 → 移动

人员 → 当前状态 → 静止

门 → 当前状态 → 打开

当机器人接收到“把物品送到桌子旁边”的任务以后，系统还需要建立任务：

任务：将物品送到指定位置

此时，系统已经从单纯的信息处理进入了智能运行过程。

它需要判断目标在哪里、当前路径是否可行、是否存在障碍物、应该采取什么移动行为，以及行动以后是否到达目标位置。

于是形成：

感知 → 对象 → 关系 → 状态 → 任务 → 理解 → 推理 → 决策 → 行动 → 反馈

这就是模拟智能系统与普通信息系统在工程运行方式上的根本区别。

2.4 管理软件不能因为增加功能而自动成为智能系统

现实工程中一个非常容易出现的问题，是把“智能”作为软件功能名称。

一个企业管理系统增加自动统计功能，可以称为智能统计。

增加自动分类功能，可以称为智能分类。

增加自动推荐功能，也可以称为智能推荐。

这些功能是否有价值，与它们是否属于真正的智能系统是两个不同的问题。

SISE不能仅根据软件名称进行判断。

如果一个系统仍然只是：

用户输入 → 数据库处理 → 页面输出

那么即使其中增加了若干自动化功能，它的基本工程性质仍然可能是信息系统。

真正需要判断的是：

系统是否具有智能运行对象？

是否面对真实环境？

是否面对真实对象？

是否具有实际任务？

是否根据当前状态形成判断？

是否能够形成决策？

决策是否能够产生实际行为或行动？

只有这些过程真正形成工程闭环，系统才进入模拟智能系统工程研究的核心范围。

2.5 信息系统与智能系统并不是互相排斥的

普通信息系统并不是智能系统的对立面。

一个完整的智能系统内部同样可以使用数据库、文件系统、通信接口、计算程序和普通软件模块。

区别在于这些技术在系统中的作用。

数据库可以保存智能实体的记忆；

通信系统可以传递感知信息；

程序可以执行推理规则；

控制程序可以执行决策；

传感器可以获取现实环境；

执行机构可以产生实际行动。

因此，智能系统可以包含普通信息系统的技术组成部分，但不能因此把普通信息处理本身等同于智能。

就像人的眼睛、神经、肌肉分别承担不同功能一样，一个智能实体内部也可以存在不同工程部件，但最终必须形成统一的智能运行过程。

2.6 智能系统必须面对任务

任务是智能系统区别于单纯信息处理系统的重要因素。

没有任务，系统只能不断获取和处理信息。

有了任务，系统才需要判断：

现在是什么状态？

任务是什么？

完成任务需要什么条件？

当前有哪些可执行行为？

哪个行为更适合当前情况？

行动之后是否完成任务？

例如无人机执行巡检任务时，它并不是简单地记录摄像头数据。

它需要知道巡检区域在哪里，当前飞行位置在哪里，目标设备在哪里，哪些区域已经检查，哪些区域还没有检查，是否发现异常，以及下一步应该飞向什么位置。

因此：

无人机管理系统可以管理无人机资料和飞行记录；

而无人机智能系统必须让无人机面对真实空域，感知环境，理解目标，完成飞行任务并产生实际飞行动作。

两者属于完全不同的工程层次。

2.7 智能系统必须能够产生行为

智能的工程价值最终需要通过行为体现出来。

一个系统判断“前方存在障碍物”，如果只是把这句话显示在屏幕上，它完成的是信息输出。

如果系统根据这个判断选择停止、绕行或者改变路径，并让实体真正执行这个动作，那么判断才进入了行为工程。

因此，模拟智能系统的基本链条不能停留在：

输入 → 分析 → 输出

而必须继续向后发展：

输入 → 感知 → 理解 → 判断 → 决策 → 行为 → 行动 → 反馈

其中“行动”是非常重要的工程环节。

软件型智能系统的行动可以表现为改变系统状态、调用某项能力、执行某项程序或向其他系统发送控制指令。

设备型智能系统的行动则可能表现为移动、转向、停止、抓取、检测、加工、控制温度、改变压力或者执行其他物理动作。

2.8 从信息系统走向模拟智能系统

因此，普通信息系统与模拟智能系统之间并不存在一个简单的“增加一个智能模块”的关系。

真正的转变，是系统工程对象发生了变化。

普通信息系统主要围绕：

数据、记录、业务、流程、查询和输出

进行建设。

模拟智能系统则围绕：

环境、对象、状态、任务、理解、推理、决策、行为、行动和反馈

进行建设。

这意味着系统设计人员必须首先回答：

这个系统究竟面对什么现实世界？

然后回答：

它面对哪些对象？

再进一步回答：

这些对象处于什么状态？

最后回答：

系统为了完成任务应该采取什么行动？

当这些问题能够通过工程结构得到连续解决时，系统才真正进入模拟智能系统的范围。

2.9 本章结论

普通信息系统解决的是信息处理问题。

模拟智能系统解决的是面向现实环境的智能运行问题。

二者可以使用相同的计算机、数据库、程序和通信技术，但工程目标不同。

普通信息系统可以在没有实际行动的情况下完成任务，而模拟智能系统通常必须进一步完成从感知到判断、从决策到行为、从行动到反馈的完整过程。

因此，SISE并不把“智能”作为软件上的装饰性功能，而把智能看作一个完整的工程运行过程。

最终可以将两者概括为：

普通信息系统：

信息被系统处理。

模拟智能系统：

系统面对环境，通过信息形成对对象和状态的判断，根据任务形成决策，并将决策转化为行为和行动，再通过反馈继续运行。

这就是智能系统与普通信息系统之间最基本的工程边界。