可观测性

可观测性提出的是与可控性互为镜像的问题：只凭你实际能采到的那些测量值，你能不能推断出系统内部正在发生的一切？许多重要的内部条件是隐藏的——你也许能测到车轮的位置，却测不到它的打滑；能测到水箱的出口流量，却测不到深处的温度。如果通过一段时间地观察系统的输出，你能从看到的东西里推断出完整的隐藏状态，这个系统就是可观测的。如果某个内部条件在任何测量上都根本不留下任何蛛丝马迹，那一部分就是不可观测的，你对它就是“两眼一抹黑”。

想象一位医生，他没法直接看进病人体内，但可以在几分钟里量脉搏、体温和血压。如果这几个读数——连同它们的起伏一起被观察——足以确定身体内部正在发生什么，情况就是可观测的。如果两种截然不同的内部状况会产生完全相同的一串读数，那么单凭测量医生就永远无法把它们区分开——这就是不可观测。同样的逻辑也支配着机器：一台机器人，若它的传感器恰好以某种永远不会显现在读数上的方式漏掉了一根来回摆动的柔性连杆，它就无从知道那根连杆在摆动。

可观测性之所以重要，是因为大多数控制器都需要知道状态才能动作，而传感器却很少能直接测到一切。当状态被隐藏但可观测时，一个估计器——比如卡尔曼滤波器这样的一段软件——会依据可得的输出和系统模型把它重建出来，控制器再依据这个估计值去动作。如果系统不可观测，那么任何估计器都无法找回缺失的那部分，于是补救之道是增加或改进传感器，而不是更高明的数学。和可控性一样，可观测性也是在硬件定型之前，就从模型里检验出来的。