2019年你的控制理论研究有什么收获和感悟？
写了三篇小文章 1) 控制理论的核心就是"稳"  2) 人工智能和控制的区别 3) 现代控制理论的方向  以上三大理论, 基本对应符号主义, 连接主义, 行为主义的人工智能三大思潮, 今年的热点80%在3) , 与计算机系, 与人工智能专业, 与机器人专业, 大幅重合.  2018年春节复习了维纳的<控制论>, 至今感受颇深, 大牛在70年前已经预言了今天的东西. 最大 收获, 就是"太阳底下没有新鲜事", "新瓶装旧酒", 还是要学好扎实的自控理论基础.
收获没有吧，今年关于控制论的几个问题都没做出来，做了几篇别的方向的论文。 感悟倒是不少，总结一下就是，对控制界的风气不感冒，但是对自己研究的内容还是很有信心。 可能我是做数学出身的，内容相对做得杂一点，更加关心控制论里的数学问题，工程上的东西没接触，所以我主要谈谈理论上的感悟。 1. 控制论的数学理论里现在一个关键难点就是用离散控制（即采样）去做不确定的连续系统，难度大于用离散控制做离散系统，最容易的是用连续控制做连续系统。因为你用离散控制的话，那本质上还要辩识和预测的过程，用离散信息辩识，预测和控制耦合，才是理论上的核心难点。单做辩识或者做控制，限制少得多，而且大家都知道连续系统可以用的数学工具很多，很容易生产论文。  2. 克服模型的不确定性问题。这一块目前其实已经限制死了，所有已知的控制器或者观测器，本质上只能克服不超过线性的模型不确定性，一旦模型可能的扰动超过线性，这些线性的控制器都是失效的。但是克服线性不确定性其实没啥理论价值，因为处理线性系统的方法往往还有效。做理论的往这方面挑战一下吧。  3.最优控制和神经网络的联系。神经网络的训练可以认为是一个最优控制过程，所以解最优控制问题，也会对人工智能的发展有很大促进作用，具体的可以参考鄂维南的一系列论文。这个领域的核心难点一个是解HJB方程，这在数学上也是一个重要难题，如果找到了牛逼的数值方法，那对控制论也是非常大的推进。值得一提的是，最近yin wotao教授提了一个算法，但是没有给出理论保证，只有仿真。另一个难点是，借用最优控制的概念，去给神经网络的性能做进一步刻画和提升，这一块可能对控制论就没什么意义了，主要是做神经网络的人比较关心。控制论和人工智能并不是竞争关系，应该是合作关系。