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  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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  叶荫宇(Yinyu Ye),斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲座教授,是内点优化算法、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等领域的开创者之一。曾获2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖、2014年美国应用数学学会优化奖等。

  而相比于运筹学,人工智能近年来的发展可谓是“飞入寻常百姓家”,无人不知无人不晓,人们在使用大模型时都可以用大白话去提出问题,然后比较快速地得出合理答案,而运筹学是一门不易为普罗大众所了解的科学,只不过我们在日常生活中是日用而不知。

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