模糊控制
在前面咱們提到過， 騎自行車是模糊控制。 什麼叫做模糊控制呢？
PID 調節是精確調節， 它清楚地知道調節的目標（設定值）， 和下達命令的大小（執行機構開度）。 對於有些系統來說是很必要的。 比如火電廠主汽溫度調節， 我們需要盡可能高的溫度， 以提高蒸汽的做功能力， 增加熱效率；同時又不讓蒸汽溫度過高， 蒸汽溫度過高管道就會變軟， 耐壓就會降低， 專業名詞叫做產生“高溫蠕變”。 為了兼顧經濟性和安全性， 咱們可以精確的給蒸汽溫度一個設定值， 盡力讓溫度保持在這個設定值周圍。 如果自動調節不好用，
模糊控制誕生於1965 年。 創始人是美國的紮德教授（L.A.Zadeh）。 老外把模糊控制叫做Fuzzy， 最初咱們國家翻譯的時候， 根據音譯也有人叫“乏晰控制”——缺乏明晰的控制。
可是它的缺點也太明顯了。 控制策略很複雜。
2-18 再說智慧控制
可能是上面模糊控制的表述太簡單了， 有些人對我的表述有異議。 那麼咱就進一步說一下：很簡單常用的一個例子：假如一個人頭上一根頭髮都沒有， 那麼， 毫無疑問他是一個禿子。 如果這個人頭上只有一根頭髮， 我們仍舊可以堅決的認為他是禿子。 如果有兩根呢？三根呢？哪怕有十根也是。 我們就這麼不斷問下去， 有100 根呢？……有1000 根呢？如果你沒有不耐煩的話， 我相信你的底氣開始不夠充足了。 那麼到底有多少根頭髮才不算禿子？低於多少根不是禿子？沒有人知道。
假如說我們的頭髮大約有五十萬根吧， 那麼至少30 萬根的時候， 他還不是禿子。 我們可以設定一個界限：30 萬根不是禿子。 他有三十萬根頭髮的時候， 是禿子的可能性為0。 如果他有299999 根頭髮的時候， 是禿子的可能性為1/30 萬。 這時候不管從現實中還是從數學上， 他仍舊不是禿子。 當這個可能性增加到10%左右的時候， 我們會有點模糊的描述：那個人， 頭髮有點稀；當這個可能性增加到20%左右的時候， 我們會說他頭髮微微有點禿；隨著可能性的增加， 說他禿的人也在增加， 模糊的表述也越來越少。 當這個可能性增加到90%左右的時候， 我們就可以說他禿了，雖然還有頭髮，不多。模糊數學就是這樣，他把一個系統集合化。制定一個規則，然後判斷符合這個規則的相似度。我們騎自行車，目標值是一條路，而不是一條直線。只要在安全範圍，我們的控制就不需要大腦干預調節，而只需要穩定平衡。我們的目標只是一個模糊的範圍。模糊控制要把被調量模糊化，但不需要過細地判斷相似度。拿一個水池水位來說，我們可以制定一個規則，把水位分為超高、高、較高、中、較低、低、超低幾個區段；再把水位波動的趨勢分為甚快、快、較快、慢、停幾個區段，並區分趨勢的正負；把輸出分為超大幅度、大幅度、較大幅度、微小幾個區段。當水位處於中值、趨勢處於停頓的時候，不調節；
當水位處於中值、趨勢緩慢變化的時候，也可以暫不調節；當水位處於較高、趨勢緩慢變化的時候，輸出一個微小調節兩就夠了；當水位處於中值、趨勢較快變化的時候，輸出進行叫大幅度調節……。
如上所述，我們需要制定一個控制規則表，然後制定參數判斷水位區段的界值、波動趨勢的界值、輸出幅度的界值。
通過上面的描述我們可以看出，模糊控制的優點在於：
1、不需要精確的數學模型，只要合理的制定規則就可以了；
2、如果規則和參數制定合理，那麼系統具有小偏差和靜差根據情況靈活調節、大偏差快速調節的效果。比單純的PID 調節反應靈活且快速；
3、執行機構要麼不動，要麼一下子調節到位。
模糊控制的複雜在於：
1、規則的制定要佔用較大的精力；
2、參數（界值）過多，整定起來較為複雜；
3、雖然不需要精確的數學模型，但是我們在制定規則的時候，還要對系統相當的熟悉，知道什麼情況下怎麼調節。上面僅僅是一個簡單的單回路調節系統。如果讓我們來制定減溫水調節系統的規則，那麼系統規則會變得更複雜，參數也會更多；制定一個三衝量調節系統，系統就更龐大。如果再加上與PID 控制的結合，系統就顯得臃腫了。
2-19 自動調節漫談
科學和工程研究是無極限的。我上面的敘述僅僅是二十世紀九十年代的控制發展，後來的控制不光綜合了PID，還有自學習功能的研究。現在自學習功能的調節器發展很快。今年我參加一個自動化會議的時候，就有公司推廣他們的外掛PID 參數整定和自學習系統了。自動調節的發展歷程，不光是數學、生物、電子、工程、測量等科學和技術的發展，還是一個仿生技術的發展。尤其是二十世紀末期，仿生學日益被重視。人們在研究自動控制的時候，也不斷的研究參考仿生原理，取得了不可忽視的成果。前面所說的神經網路控制就是仿生學成就之一。我們的自動調節取得了巨大成就，可以說，在工程控制領域，幾乎“無所不控”。是我們的自動調節還有很長的路需要走。舉個簡單的例子：騎自行車就是一個很複雜很高超的自動調節系統。它不僅僅包含了模糊控制和PID 控制原理，還包含了自學習、變參數的方法。
並且在一些複雜場所，甚至新環境下，還包含了改變控制策略、改變控制方法、自動檢查控制策略和參數的功能。比如我們騎自行車。雖然說目標值是一個模糊的範圍，屬於模糊控制。可是我們還要做到讓自行車不倒，就需要我們時刻調節雙手的平衡。目標值的修改用大腦，雙手調節平衡屬於條件反射，用脊髓神經。當我們騎車調節平衡的時候，大腦不去干涉。當雙手調節平衡出現問題，或者路況突然改變，我們的大腦就要接管條件反射，進行干預調節。在干預調節的同時，我們的條件反射並不完全解除控制，而是大腦一邊思考控制策略是否需要修改，一邊考慮已經固化到脊髓神經的PID 參數是否需要整定，一邊還依賴條件反射進行微調。當這個複雜路況反復走過，大腦制定了新的控制策略、熟悉了新的PID 參數，並發現新的東西能夠適應這個路況後，反復走幾次這個路，這個新的控制方式就被固化到脊髓神經，從而也變成了條件反射，再走這條路，基本不用大腦干預了。
從上面對騎自行車的控制的敘述我們可以發現：對於仿生學來說，我們的工程自動調節系統還顯得太簡單。至少對一個調節系統來說，我們的研究還不能做到自動確認到底多大的參數能夠穩定運行。上海一個教授叫張衛東，他曾經發表一篇論文，闡述了對於一個系統採用多大範圍的參數可以讓系統穩定運行。以前看一個文章，說我國某研究機構研究多自由度的平衡問題。比如手指上直立一根筷子，移動手指讓筷子不倒，這也是一個調節系統。那個研究機構可以做到在二維空間內（即左右方向上）再疊加一個筷子，讓筷子不倒。這就是一個更高級的調節系統。前些日子南方一個大學生就跟我探討過倒立擺的控制問題，估計就是那項研究的簡單應用。通過看電視新聞，我很讚歎日本的自動調節水準。他們的機器人可以直立行走做複雜的動作，我認為這裡面同樣也反映了日本自動調節的發展水準。
2000 年的時候，美國的Nature 一期雜誌上，報導了美國麻省理工學院和杜克大學的科學家，利用猴腦遙控指揮1000 多公里以外的機器人運行的研究成果。下圖就是這項試驗的示意圖：
他們研究了猴子的大腦活動規律，對猴子的大腦幾個區域進行重點研究。它們把電極分別植入兩個猴子的大腦裡，其中在一隻猴子腦部的6 個區域植入了96 個電極，在另一隻猴子大腦的2 個區域植入了32 個電極。電極通過導線傳輸信號，經過處理後，控制兩個機器人運動。電腦研究了大腦是如何控制肢體動作的，識別出腦部神經指揮肢體動作的模式，然後把這些模式轉換為指令。實驗結果表明：機器人的手臂活動基本與猴子的肢體活動一致。只是植入電極多的猴子，“指揮”機器人的手臂動作要更好一點。通過此項研究，我們可以看到人類掌握動物大腦活動規律的研究深度。對於將來的系統調節，我還設想：把最簡單的成熟的調節系統固化起來，我們只考慮複雜和意外情況下怎樣修改策略，怎樣整定參數。就好像一個社會，複雜情況下領導只考慮制定策略，越往基層，做的事情越繁雜；正常情況下，領導只做選擇題。我相信：在若干年後的將來，像我們這些專門維護調節系統整定參數的人將會失業，或著幹別的事情。因為將來的自動調節已經發展到相當完備，一切電腦都可以幫我們解決了。這一天終將到來，否則機器人的高級智慧只能是空想。終將有一天，我們人腦能夠做到的事情，電腦必將也能夠做到。我們人腦所做的都是選擇題：面對新的情況我們選擇哪種策略。這一切，很可惜，與我們無緣。無論是研究還是應用。要實現這一切，跟自動發展的歷程一樣，需要無數科學家的心血。
回到現實。05 年的時候，我見到了自動專家張鼎燕老師。向他請教當前眼花繚亂的先進控制的優缺點。他說先進控制，尤其是模糊控制，日本研究比較好，應用的也多。他曾經跟一個日本控制專家討論：模糊控制和傳統控制比起來，優越性是PID 不可替代的麼？日本專家回答：最終還是離不開傳統的PID 控制的。
2-20 電腦作詩機
人們在進行科學研究的時候，總是不斷返躬自身。一直以來，仿生學和人工智慧的發展始終被科學家們佔領著指引著，普通的人們很難對科學有什麼特殊的貢獻。終於，這個傳統被打破了。我認為，電腦作詩機可以算是平民對仿生學和人工智慧的一大挑戰。科學家們對仿生學和人工智慧的貢獻一直是在科學領域的，而電腦作詩機則把仿生學和人工智慧推向了美學領域。當網路在中國突然興起的時候，一大群詩詞愛好者突然發現了一個極其理想的交流陣地：QQ 聊天室。通過QQ 聊天室，廣大的詩詞愛好者們互相交流，互相促進，可以說：騰訊聊天室對中國的古典文學平民化普及工作作出了卓越的貢獻。其中，有個善於鑽研程式的詩詞愛好者，用電腦做出了詩詞。這個人的網名叫做：稻香老農。稻香老農把詩詞的格律全部按照一定的程式程式化，並且還把韻譜、唐宋詩詞經常出現的字詞一起程式化，然後把所有收集的詞句分感情類化為程式。當你要作詩的時候，先選擇體裁，你是要做七言絕句呢，還是要做五言律詩，或者是要做那個詞牌的詞。然後再選擇韻腳、句式，然後再選擇主題。最終電腦根據你選擇的題材主題，做出詩來。這個程式是嚴格按照格律和韻府作詩，所以做出的詩念起來很有韻味。只是你只要稍作推敲，就會發現其意向、邏輯很有問題的。但是不管怎樣，我們從中看到了古典詩詞的美。現在把我用電腦作詩機做的幾首詩奉獻給大家：
《君莫思歸》
莫學香來兩鬢霜，孤梅又向門前望。
縈回鄉思煙霞麗，迢遞歲陰印綬光。
丹詔西林明劍戟，清風南陌見牛羊。
朝來十日年光盡，再鼓清琴春調長。
水調歌頭·歸航
秋氣頻回首，空翠五十年。
風涼欲夢更少，水寒壽如山。
柳岸又疊葦霧，漫道休說絕色，清夜照嬋娟。
江闊誦奇句，日暖獻公前。
看紅葉，想白馬，叩長安。
滿屋蒙塵，歌詠不比桅燈前。
幾度鶯聲欲破，檀板閑敲一段，不是渚邊煙。
仿佛坐來久，珠淚彤雲邊。
《自動化》
法日蒲輪去似流，垂陰蜀地長悠悠。
影分踴塔誰為掃，聲合穿廊自看修。
采掇吟看新落葉，馨香醉聽最高樓。
閒居水澹光風轉，萬世尋常秉燭遊。
《自動化》
杳靄宮商伴老身，回丹盡室動人神。
多君使我殷勤醉，競曆秋齋與廟鄰。
《自動》
退避芳容鎖澹愁，施朱暗淡一簾秋。
久為散漫遮三徑，自到輕明謝九州。
秋色嚴城先訪戴，寒潮華屋暫依劉。
香羅個字齎秦本，醉眼敧斜灞水流。
《調節》
准擬巡簷雨意長，山田出沒繞通塘。
離憂報導交回燭，處士舟還及歲芳。
為了試試作詩機的能力，我還輸入了控制、回饋等詞作為主題。結果是：“存在20%的詞彙無法生成正確的關聯。您可以返回再試幾次。”電腦作詩機目前僅僅被詩詞愛好者作為一個新奇的玩意兒。可是我認為：這是仿生學和人工智慧，在美學領域的一個有趣有意義的嘗試。也許有一天，我們會重新審視它的作用的。
PID 調節方法表述這麼的簡單，應用範圍這麼的廣，調節效果又非常的好，她幾乎深入到了工程控制的犄角旮旯，目前沒有任何一種方法可以完全替代它。她又是那麼的迷人，她的臉龐誰都能看到，似乎觸手可及，真要觸摸一下卻需要你費盡心機；她的思想一目了然，真要深刻領會卻需要你去仔細研究探討。她深邃的眼神在看著你，你想擁有她麼？你想瞭解她思想麼？只要得到了她，在工程控制領域你幾乎可以所向披靡。她是小姑娘，她的心思需要你耐心的琢磨；她是女神，她有著深刻的魅力；她是電腦遊戲，可以吸引著你離不開她；她是通向成功控制的加權值，加權值等於……你想要多少？
我們就可以說他禿了，雖然還有頭髮，不多。模糊數學就是這樣，他把一個系統集合化。制定一個規則，然後判斷符合這個規則的相似度。我們騎自行車，目標值是一條路，而不是一條直線。只要在安全範圍，我們的控制就不需要大腦干預調節，而只需要穩定平衡。我們的目標只是一個模糊的範圍。模糊控制要把被調量模糊化，但不需要過細地判斷相似度。拿一個水池水位來說，我們可以制定一個規則，把水位分為超高、高、較高、中、較低、低、超低幾個區段；再把水位波動的趨勢分為甚快、快、較快、慢、停幾個區段，並區分趨勢的正負；把輸出分為超大幅度、大幅度、較大幅度、微小幾個區段。當水位處於中值、趨勢處於停頓的時候，不調節；當水位處於中值、趨勢緩慢變化的時候，也可以暫不調節；當水位處於較高、趨勢緩慢變化的時候，輸出一個微小調節兩就夠了；當水位處於中值、趨勢較快變化的時候，輸出進行叫大幅度調節……。
如上所述，我們需要制定一個控制規則表，然後制定參數判斷水位區段的界值、波動趨勢的界值、輸出幅度的界值。
通過上面的描述我們可以看出，模糊控制的優點在於：
1、不需要精確的數學模型，只要合理的制定規則就可以了；
2、如果規則和參數制定合理，那麼系統具有小偏差和靜差根據情況靈活調節、大偏差快速調節的效果。比單純的PID 調節反應靈活且快速；
3、執行機構要麼不動，要麼一下子調節到位。
模糊控制的複雜在於：
1、規則的制定要佔用較大的精力；
2、參數（界值）過多，整定起來較為複雜；
3、雖然不需要精確的數學模型，但是我們在制定規則的時候，還要對系統相當的熟悉，知道什麼情況下怎麼調節。上面僅僅是一個簡單的單回路調節系統。如果讓我們來制定減溫水調節系統的規則，那麼系統規則會變得更複雜，參數也會更多；制定一個三衝量調節系統，系統就更龐大。如果再加上與PID 控制的結合，系統就顯得臃腫了。
2-19 自動調節漫談
科學和工程研究是無極限的。我上面的敘述僅僅是二十世紀九十年代的控制發展，後來的控制不光綜合了PID，還有自學習功能的研究。現在自學習功能的調節器發展很快。今年我參加一個自動化會議的時候，就有公司推廣他們的外掛PID 參數整定和自學習系統了。自動調節的發展歷程，不光是數學、生物、電子、工程、測量等科學和技術的發展，還是一個仿生技術的發展。尤其是二十世紀末期，仿生學日益被重視。人們在研究自動控制的時候，也不斷的研究參考仿生原理，取得了不可忽視的成果。前面所說的神經網路控制就是仿生學成就之一。我們的自動調節取得了巨大成就，可以說，在工程控制領域，幾乎“無所不控”。是我們的自動調節還有很長的路需要走。舉個簡單的例子：騎自行車就是一個很複雜很高超的自動調節系統。它不僅僅包含了模糊控制和PID 控制原理，還包含了自學習、變參數的方法。
並且在一些複雜場所，甚至新環境下，還包含了改變控制策略、改變控制方法、自動檢查控制策略和參數的功能。比如我們騎自行車。雖然說目標值是一個模糊的範圍，屬於模糊控制。可是我們還要做到讓自行車不倒，就需要我們時刻調節雙手的平衡。目標值的修改用大腦，雙手調節平衡屬於條件反射，用脊髓神經。當我們騎車調節平衡的時候，大腦不去干涉。當雙手調節平衡出現問題，或者路況突然改變，我們的大腦就要接管條件反射，進行干預調節。在干預調節的同時，我們的條件反射並不完全解除控制，而是大腦一邊思考控制策略是否需要修改，一邊考慮已經固化到脊髓神經的PID 參數是否需要整定，一邊還依賴條件反射進行微調。當這個複雜路況反復走過，大腦制定了新的控制策略、熟悉了新的PID 參數，並發現新的東西能夠適應這個路況後，反復走幾次這個路，這個新的控制方式就被固化到脊髓神經，從而也變成了條件反射，再走這條路，基本不用大腦干預了。
從上面對騎自行車的控制的敘述我們可以發現：對於仿生學來說，我們的工程自動調節系統還顯得太簡單。至少對一個調節系統來說，我們的研究還不能做到自動確認到底多大的參數能夠穩定運行。上海一個教授叫張衛東，他曾經發表一篇論文，闡述了對於一個系統採用多大範圍的參數可以讓系統穩定運行。以前看一個文章，說我國某研究機構研究多自由度的平衡問題。比如手指上直立一根筷子，移動手指讓筷子不倒，這也是一個調節系統。那個研究機構可以做到在二維空間內（即左右方向上）再疊加一個筷子，讓筷子不倒。這就是一個更高級的調節系統。前些日子南方一個大學生就跟我探討過倒立擺的控制問題，估計就是那項研究的簡單應用。通過看電視新聞，我很讚歎日本的自動調節水準。他們的機器人可以直立行走做複雜的動作，我認為這裡面同樣也反映了日本自動調節的發展水準。
2000 年的時候，美國的Nature 一期雜誌上，報導了美國麻省理工學院和杜克大學的科學家，利用猴腦遙控指揮1000 多公里以外的機器人運行的研究成果。下圖就是這項試驗的示意圖：
他們研究了猴子的大腦活動規律，對猴子的大腦幾個區域進行重點研究。它們把電極分別植入兩個猴子的大腦裡，其中在一隻猴子腦部的6 個區域植入了96 個電極，在另一隻猴子大腦的2 個區域植入了32 個電極。電極通過導線傳輸信號，經過處理後，控制兩個機器人運動。電腦研究了大腦是如何控制肢體動作的，識別出腦部神經指揮肢體動作的模式，然後把這些模式轉換為指令。實驗結果表明：機器人的手臂活動基本與猴子的肢體活動一致。只是植入電極多的猴子，“指揮”機器人的手臂動作要更好一點。通過此項研究，我們可以看到人類掌握動物大腦活動規律的研究深度。對於將來的系統調節，我還設想：把最簡單的成熟的調節系統固化起來，我們只考慮複雜和意外情況下怎樣修改策略，怎樣整定參數。就好像一個社會，複雜情況下領導只考慮制定策略，越往基層，做的事情越繁雜；正常情況下，領導只做選擇題。我相信：在若干年後的將來，像我們這些專門維護調節系統整定參數的人將會失業，或著幹別的事情。因為將來的自動調節已經發展到相當完備，一切電腦都可以幫我們解決了。這一天終將到來，否則機器人的高級智慧只能是空想。終將有一天，我們人腦能夠做到的事情，電腦必將也能夠做到。我們人腦所做的都是選擇題：面對新的情況我們選擇哪種策略。這一切，很可惜，與我們無緣。無論是研究還是應用。要實現這一切，跟自動發展的歷程一樣，需要無數科學家的心血。
回到現實。05 年的時候，我見到了自動專家張鼎燕老師。向他請教當前眼花繚亂的先進控制的優缺點。他說先進控制，尤其是模糊控制，日本研究比較好，應用的也多。他曾經跟一個日本控制專家討論：模糊控制和傳統控制比起來，優越性是PID 不可替代的麼？日本專家回答：最終還是離不開傳統的PID 控制的。
2-20 電腦作詩機
人們在進行科學研究的時候，總是不斷返躬自身。一直以來，仿生學和人工智慧的發展始終被科學家們佔領著指引著，普通的人們很難對科學有什麼特殊的貢獻。終於，這個傳統被打破了。我認為，電腦作詩機可以算是平民對仿生學和人工智慧的一大挑戰。科學家們對仿生學和人工智慧的貢獻一直是在科學領域的，而電腦作詩機則把仿生學和人工智慧推向了美學領域。當網路在中國突然興起的時候，一大群詩詞愛好者突然發現了一個極其理想的交流陣地：QQ 聊天室。通過QQ 聊天室，廣大的詩詞愛好者們互相交流，互相促進，可以說：騰訊聊天室對中國的古典文學平民化普及工作作出了卓越的貢獻。其中，有個善於鑽研程式的詩詞愛好者，用電腦做出了詩詞。這個人的網名叫做：稻香老農。稻香老農把詩詞的格律全部按照一定的程式程式化，並且還把韻譜、唐宋詩詞經常出現的字詞一起程式化，然後把所有收集的詞句分感情類化為程式。當你要作詩的時候，先選擇體裁，你是要做七言絕句呢，還是要做五言律詩，或者是要做那個詞牌的詞。然後再選擇韻腳、句式，然後再選擇主題。最終電腦根據你選擇的題材主題，做出詩來。這個程式是嚴格按照格律和韻府作詩，所以做出的詩念起來很有韻味。只是你只要稍作推敲，就會發現其意向、邏輯很有問題的。但是不管怎樣，我們從中看到了古典詩詞的美。現在把我用電腦作詩機做的幾首詩奉獻給大家：
《君莫思歸》
莫學香來兩鬢霜，孤梅又向門前望。
縈回鄉思煙霞麗，迢遞歲陰印綬光。
丹詔西林明劍戟，清風南陌見牛羊。
朝來十日年光盡，再鼓清琴春調長。
水調歌頭·歸航
秋氣頻回首，空翠五十年。
風涼欲夢更少，水寒壽如山。
柳岸又疊葦霧，漫道休說絕色，清夜照嬋娟。
江闊誦奇句，日暖獻公前。
看紅葉，想白馬，叩長安。
滿屋蒙塵，歌詠不比桅燈前。
幾度鶯聲欲破，檀板閑敲一段，不是渚邊煙。
仿佛坐來久，珠淚彤雲邊。
《自動化》
法日蒲輪去似流，垂陰蜀地長悠悠。
影分踴塔誰為掃，聲合穿廊自看修。
采掇吟看新落葉，馨香醉聽最高樓。
閒居水澹光風轉，萬世尋常秉燭遊。
《自動化》
杳靄宮商伴老身，回丹盡室動人神。
多君使我殷勤醉，競曆秋齋與廟鄰。
《自動》
退避芳容鎖澹愁，施朱暗淡一簾秋。
久為散漫遮三徑，自到輕明謝九州。
秋色嚴城先訪戴，寒潮華屋暫依劉。
香羅個字齎秦本，醉眼敧斜灞水流。
《調節》
准擬巡簷雨意長，山田出沒繞通塘。
離憂報導交回燭，處士舟還及歲芳。
為了試試作詩機的能力，我還輸入了控制、回饋等詞作為主題。結果是：“存在20%的詞彙無法生成正確的關聯。您可以返回再試幾次。”電腦作詩機目前僅僅被詩詞愛好者作為一個新奇的玩意兒。可是我認為：這是仿生學和人工智慧，在美學領域的一個有趣有意義的嘗試。也許有一天，我們會重新審視它的作用的。
PID 調節方法表述這麼的簡單，應用範圍這麼的廣，調節效果又非常的好，她幾乎深入到了工程控制的犄角旮旯，目前沒有任何一種方法可以完全替代它。她又是那麼的迷人，她的臉龐誰都能看到，似乎觸手可及，真要觸摸一下卻需要你費盡心機；她的思想一目了然，真要深刻領會卻需要你去仔細研究探討。她深邃的眼神在看著你，你想擁有她麼？你想瞭解她思想麼？只要得到了她，在工程控制領域你幾乎可以所向披靡。她是小姑娘，她的心思需要你耐心的琢磨；她是女神，她有著深刻的魅力；她是電腦遊戲，可以吸引著你離不開她；她是通向成功控制的加權值，加權值等於……你想要多少？