分布式智能-新方法

随着投入和产出数量的增加，一场多方面的革命必然发生。智能无线传感器网络将很快无处不在，收集和传输大量以前无法测量的数据。为了适应更高的I/O点数，将通过以前认为不实际的体系结构出现显著的新优势和好处。

传统的控制系统被设计成确定性的，因为不确定性被认为是不可接受的。增加I/O点密度将证实标准控制体系结构的极限，并标志着确定性控制的消亡。层次化控制系统受制于复杂的软件约束、通信冲突和网速限制。上限似乎只受数据速率的限制。增加带宽的系统解决方案不起作用。消除对数据速率的需求。

很少有当代控制系统能够实现超过几十万的实际I/O点数。相比之下，具有算法(基于规则的)响应机制的可编程、智能、自主I/O系统在理论上没有复杂性限制。以确定性层次系统的一小部分成本就可以实现极大的性能改进。

在过去的几年里，复杂性(混沌)理论的分析表明，当复杂性增加时，所谓的确定性系统实际上是非确定性的(脆弱的或容易失败的)。相反，正在证明处于“混沌边缘”的交互自治代理系统提供可预测的性能——局部不确定性，但全局稳定和可预测。

特工

这里的“自治”指的是智能的、基于规则的I/O集群，每个节点上的指令最少，由网络远程管理。自主代理体系结构——智能的、网络化的、处理的——是下一个主要软件进步将发生的地方。这将带来显著的价格/性能提升，将处理放在前端的传感器和执行器。当单个设备在网络上可编程和重编程时，自我组织的能力就变得与生俱来了。“代理”不是编程的——“行为”是修改的。

实现“自组织系统”所需的软件体系结构仍然有些新，但实际应用正在出现。成本/规模/复杂性之间的相对关系的变化预示着下一场控制革命。这种转变将从传统的分级和程序控制转变为基于规则的行为。当每个I/O集群变得智能化时，通过传感器和执行器之间的智能点对点通信，控制将在本地处理。

除了系统的鲁棒性和整体性能的提高外，点对点控制系统的日益增加的连接性使梅特卡夫定律(效率指数增长)和新的复杂性科学发挥了作用。其结果是一种本质不同的操作复杂自适应系统(CAS)。这些系统通过降低软件复杂性、更快更容易的安装、健壮的性能和极大提高的灵活性，以及处理大量实时传感和控制连接的能力，获得了显著的进步。

在下一个十年里，今天的软件概念将消失——它将成为产品的一部分，就像今天的固件不是外部的和独立的一样。唯一需要的外部软件将在浏览器中，其他的一切将是“小程序”和类似的“客户端”操作，由驻留在系统中某处的“对象”和“代理”触发。

这些类型的系统植根于圣达菲研究所(Santa Fe Institute)等地方正在进行的人工生命和遗传算法方面的工作。在接下来的十年里，这一成果将在工厂自动化和过程控制方面显现出来。如果你再等，就太晚了。

吉姆·平托是一名行业分析师、评论员、作家、技术未来学家和天使投资人。你可以给他发电子邮件:jim@jimpinto.com。或者在他的网站上查看他的预言和预测:www.jimpinto.com