昨天看了辛雨于2020年2月13日在中国科学报发表的文章《人工智能“捷径”将模拟速度提高数十亿倍》，网页链接如下：
http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/2/435723.shtm
之后就写了一篇随笔《人工智能提高数值模拟速度的读后感》，网页链接如下：
http://blog.sciencenet.cn/blog-99553-1218794.html
其中，涉及了人工智能及其应用的基本要素，也谈到了其实施路径和现实选择。在进一步思考后，再谈一下智能+X的基本要素和实施路径吧，抛砖引玉，集思广益。
智能+X的核心要素是3C技术。关于在线监测与通信（Sensing and Communicating，第一个C）、计算与决策（Computing，第二个C）、控制（Controlling，第三个C）之间关系的分析案例，可见我在2019年4月13日写的科学网博文《由大三学生课后质疑想到的多尺度结构力学模拟仿真与分布式在线安全监测的协同必要性》。网页链接如下：
http://blog.sciencenet.cn/blog-99553-1173042.html
在这个博文里，我重点解释了数值模拟（以多尺度结构力学有限元模拟为例）、人工智能（以人工神经网络、专家系统为例）、在线监测与通信（可见我在多篇博文中介绍的分布式光纤传感传输技术）的协同必要性。在我写的其他多篇博文里，也能看到相关内容，例如2019年6月20日的博文《材料科学技术和人工智能技术协同增效的案例》，只是各有侧重，网页链接如下：
http://blog.sciencenet.cn/blog-99553-1186044.html
其实，这也很好理解，人工智能技术可以提供复杂过程的实时计算和决策能力，而数值模拟技术是做不到这一点的，即使计算机硬件和数值模拟软件再强大，也不可能胜任复杂过程的实时计算和决策能力。但是，人工智能技术仅仅“知其然”，而不能“知其所以然”，这是其根本缺陷且在相当长的时期内难以克服。数值模拟技术可以充分地利用人类社会积累的宝贵知识，只要合理地数学建模即可，既能“知其然”，又能“知其所以然”，但是其致命弱点是每次计算的用时都长，无法实时决策，往往扮演“事后诸葛亮”的角色，关键时候掉链子。两者结合，用经过验证的数值模拟结果来训练人工智能，就可以做到即时、高效、合理、低成本，且既能“知其然”，又能“知其所以然”。当然，没有在线监测和通信技术，绝大多数的智能+X就只能是纸上谈兵，因为“巧妇难为无米之炊”。
总的来说，我认为，现阶段的智能+X的每种要素都要各打五十大板！当下唯有协同，取长补短，才有可能满足现实需要！
欢迎大家批评指正！
