"我不懂AI，但AI将替代老师且教得更好"--俞敏洪
系统仿真中的AI技术
人工智能应用已经从实验室环境扩展到了现实世界（无论是商业环境，公共领域，还是军事领域）。仿真建模通过提供一个支持环境来更好利用人工智能的优势，促进这种扩展。人工智能和仿真模拟的结合为整个工业部门提供了众多机会来评估业务过程，以获得精确决策所需的、数据驱动的洞察力。
人工智能包括机器学习(M/L)、深度学习(D/L)和神经网络(ANN)等子集。按照定义，人工智能是指构建能够模拟人类智能的机器和计算机系统的过程。机器学习提供了对这些机器或系统通过经验来提高性能的各种方法的深入了解，神经网络描述了分析经验和决策之间的内在联系。
基于智能对象的仿真模拟是指创建可以使用决策逻辑进行“思考”的仿真对象。例如，Simio仿真产品使用嵌入式决策逻辑的智能对象来选择作业或资源。因此，该对象表现出能够预测未来性能的某种智能行为。在模拟人工智能的背景下，智能对象的使用展现了仿真模型中“基于规则”的人工智能的集成可能。
AI和智慧物流、智慧供应链
一般来说，现实世界的挑战比仅仅选择一个工作站或一个资源要复杂得多。例如，考虑在工厂的两条生产线之间选择以快速完成订单的决策。这两条线路由十几个工作站组成，这意味着诸如下游工作站的状态和工作站设置等因素是影响线路完成时间的关键因素。选择能保证更快完成时间的生产线将涉及在模型中应用复杂的“基于规则”的过程逻辑。如果这种选择涉及到的对象和因素更多，则采用人工经验规则和试错的方式变得几乎不可能。
手动构建复杂的“基于规则”的仿真逻辑是一项耗时的任务，创建者的熟练程度也将决定了规则的性能表现。人工智能特别强调神经网络技术的应用，它绕过了人工的构建过程。将神经网络添加到仿真模型中可以自动构建复杂的基于规则的逻辑，而无需人工参与。此外，利用仿真数据训练神经网络使模型能够选择性能更好的产线。持续的模型训练还为模型使用推理逻辑回答其他复杂问题以优化生产力做好准备。
仿真可以评估AI和机器学习算法性能。在此场景中仿真模型将算法决策的影响与从真实系统收集的历史性能数据进行比较。评估结果为训练算法和增强其决策能力提供了必要基础。
AI和自动驾驶训练
支持AI的仿真应用
基于智能对象的仿真或人工智能辅助仿真的理论应用突出了利用人工智能优化系统的可能性。然而，现实世界的应用程序更多地揭示了这种结合在应用场景和应计收益上的能力。
深度强化学习–阿尔法狗示例
阿尔法狗被认为是一款经典的围棋对决游戏，有无数种方法可以玩到最后。这是一场复杂的游戏，棋手必须运用创造性和战略思维才能获胜。据估计，结束一场围棋游戏的技巧比宇宙中的原子还要多。因此，职业玩家通过几十年的持续游戏学习多种游戏模式来磨砺他们的技能。
为了展示人工智能的进步，谷歌公司开发了DeepMind 阿尔法狗系统。此系统的神经网络在仿真模型中进行训练（笔者注：采用仿真技术MCTS蒙特卡洛随机树搜索）。训练过程涉及使用整个在线围棋数据库和AlphaGo学习经验的合成数据。2016年，阿尔法狗与围棋世界冠军李世石进行了5场比赛，并轻松赢得了5场比赛中的4场。
根据李世石的说法，“阿尔法狗系统应用了任何人类围棋玩家都不会采用的策略，AI的游戏随着游戏的进行，改进并适应了创造性的步法”。人工智能在移动中成功地应对了棘手的情况，这突出了其实时学习能力和做出优化决策的能力。
著名的棋手柯洁也败在了阿尔法狗的手下，事后，柯洁说：“在阿尔法狗没有出现前，我觉得自己对围棋已有了五成认知。阿尔法狗让我对围棋，甚至人生的看法有了巨大改变，让我认识到了自己的不足。围棋的变化太多，我了解的还是太有限了。”
柯洁迎战基于仿真和AI算法的阿尔法狗
评估AI技术在福利系统中的影响
美国联邦福利管理局负责裁决公共医疗资源、食品和财政福利。福利裁决过程中的效率低下对弱势公众产生了负面影响，这种情况强化了福利管理局优化其管理过程的必要性。
离散事件仿真模拟的使用有助于减少医疗保健中的等待时间，并有助于在不同的福利中心之间共享资源。然而，人工智能的集成可以引入实时决策，并解决与管理效益相关的复杂运营问题。
为了了解人工智能解决方案的影响，我们开发了一个数字孪生福利应用系统。数字孪生模型为测试AI技术提供了一个极佳的虚拟环境，以确定将AI解决方案引入应用系统的影响。在将人工智能技术引入真实系统之前，研究其影响可以减少资源浪费并简化实施过程。
上面的用例表明，我们正处在人工智能可以超越人类解决问题的能力，并与仿真模拟技术一起为运营问题提供解决方案的早期阶段。这两个领域的融合为整个工业部门的企业提供了优化生产力和改进决策的新工具。
AI和智慧医疗和流程创新
【补注】：系统仿真结合机器学习中的深度神经网络技术，可以借助于AI智能探索功能对诸多系统规则进行探索和训练，在足够训练数据的基础上找到比简单规则或启发式规则更优的模拟规则（如生产排产规则、AGV控制规则、库存控制规则、需求模式识别等等）。Simio产品从版本14.230开始引入AI深度神经网络模块，成为业内第一个完全整合人工神经网络用于智能行为/规则训练的通用仿真开发平台。新版本支持用户在Simio环境内构建神经网络模型而不需编程，同时也支持ONNX人工神经网络通用格式通过第三方专业平台进行训练。Simio公司于2005年成立，本着创新驱动理念在仿真和基于仿真的优化领域不断深耕，近十年来Simio公司逐步成为仿真行业的主要驱动力量之一，带来了多个行业第一：
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第一个采用“三层对象结构”设计的仿真软件
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第一个和谷歌TRIMBLE-3D仓库做接口的仿真软件
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第一个引入在线GIS地图的面向对象的通用仿真软件
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第一个采用可视化编程技术的仿真软件
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第一个采用ranking and selection实验排序算法的软件
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第一个将仿真和有限能力调度技术结合的商品化调度软件（RPS）
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第一个和施耐德MES，SAP HANA做数据集成的仿真开发平台
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改进的DIJISTRA最优路径算法
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优秀的MT伪随机数算法
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多目标优化算法
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VR硬件支持（Oculus）
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输入数据风险误指标分析
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数据驱动（DDM）和数据生成模型（DGM）技术
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simproj团队多人协作开发模式
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局域网组内分布式实验运算
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simio云版本部署等等。