第一性原理之：问题分解与关键因素识别_问题分解及关键子问题

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

作为一个具有广泛影响力的人工智能科学领域的研究者，我自然不会错过为人类社会带来巨大商业价值的技术发明，比如自动驾驶汽车、无人机等等。但是这些技术背后都隐藏着怎样的科学原理？又该如何应用这些技术？人工智能技术又能解决哪些实际问题？本文试图回答这些问题，从问题定义到问题分析，再到探讨算法原理及其应用。

自动驾驶汽车、无人机等等电子设备背后的基本原理就是“机器学习”，而这一原理的实现方式之一就是“强化学习”。强化学习即通过一系列反馈信息和奖赏机制不断修正策略，使得智能体（即汽车、无人机）在各种环境中不断学习、优化行为，最终获得更优秀的决策方式和控制效果。

首先，我们要回答什么是问题分解与关键因素识别的问题。问题分解与关键因素识别是指当存在多个相关变量之间产生的复杂系统的研究过程，目的是找寻复杂系统中的最重要的因素及其相互作用的关系，以及对这些因素进行目标刻画，以建立一种预测模型，对未来状况做出合理预测。

举个例子，假设一家企业要开发一款新的电梯产品。为了达到快速响应客户需求，需要提高运行效率，并且通过收集用户意见改善服务质量。因此，分析人员会先把复杂的电梯系统按照功能模块划分成多个子系统，然后逐步寻找其关键因素，并记录在案。他们可以清楚地看出，最重要的因素可能是客户满意度。通过问卷调查，了解不同类型客户的满意度，并将这些数据记录下来。如果所有功能模块都被完美的完成了，那么对于效率和服务质量的要求就变得更加苛刻。

随着时间的推移，经验积累的结果可能会形成数据表格。通过数据分析，可以发现某种特定功能的使用率与其他功能之间的关系。这时候，就可以借助这种关系对电梯系统的其它方面也进行