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  叶荫宇:我认为二者各有千秋。相比于人工智能,运筹学的显著优点是:设计一种算法无需真实数据参与,可将问题和数据抽象化,完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品,人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法,而运筹学的优化是给出一种最优算法,无论放进去什么样的物品,都能根据算法找出最优解,通俗来讲,就是以不变应万变,以“一”对“无穷”。

  随着生产力的持续发展与科学技术的不断进步,从前“定性”的方法已不足以解决当下的问题,只有为问题“定量”才能找出解决之道。在个人不足以在如此飞速变化的环境中快速、准确地做出决策时,运筹学提供的量化方法能够帮助人类做出更好决策。比如在发达的金融领域出现了定量金融、量化交易,这说明整个世界都在向更微观、更细节、更量化的方向发展,西方常说“Devil is in the details”,翻译成中文就叫“细节决定成败”。中国在上个世纪引进这门科学的时候将“Operations Research”翻译为“运筹学”,我觉得这个翻译很好,但还没有完整体现其背后“量化”的含义。

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