智能印刷根本用不到阿法狗

呂理哲

這幾年電腦進步的速度已經叫人目不暇接。

最近谷歌阿法狗戰勝圍棋大師的新聞，成為了大家茶余飯后談論的話題。其中媒體工作者最高興，如此有影響力的事件，為他們減少了不少工作量。科幻小說迷把阿法狗當作現實的科幻角色，一般人則津津有味的看著媒體發出的各種有趣的報道。

許多人不知道精通圍棋需要何等的智力，把機器和人的比賽看作娛樂圈的花邊新聞，更多人不知道今天計算機的能力和人腦相比有多遠的差距，無法想象教計算機下圍棋贏過職業高手是如何的科技進展，當然無法明白AlphaGo正在演示人類技術進步的一個里程碑。

搜狐CEO王小川把AlphaGo贏了第三場的那一天（3月12日）定為“狗勝節”，他們公司未來每年的這一天都會放假，紀念這個里程碑。對于某些人而言，他們看到了人工智能技術突破的歷史場景而興奮不已。

圍棋大師的頭腦只需要幾十瓦（Watt）的能源就能正常工作，幾年前，美國一家知名的大電腦公司評估模擬人腦運算能力的開發資源，認為需要一座核能電廠。

短短幾年內，谷歌利用幾千臺電腦的平行計算，打敗了一流的圍棋高手。我們必須清楚圍棋算是最復雜的游戲，職業圍棋高手都被視為天才，今天人工智能如果可以下贏圍棋，我們可以想象只要比圍棋復雜的專業工作，都可能用人工智能來實現，應該比人做得更好。

印刷生產會比圍棋更復雜嗎？

相較于圍棋下一子，必須考慮對方可能作出的對策會對未來的形勢帶來什么影響。如果對方的對策有可能越多，難度就越高，一盤圍棋可能發生的變化是個天文數字，即使電腦善于計算，但是，如果花費的時間太長就無法上場比賽，傳統的電腦技術不能應對，必須讓電腦模擬人腦的運作，才能在復雜開放的局面下，很快地整理出少數可行的對策，從無數的可能中降低搜索和處理的范圍；并且可以不需要精確的計算，就能從目前的形勢去判斷未來發展的優劣傾向。

這些人腦運作的特點也不是天生的，必須長期吸收前人的智慧，圍棋迷收集棋譜、手筋、定石、殘局等圍棋知識，不斷地實驗才能轉換成個人的經驗。人工智能把圍棋的知識變成知識數據庫管理起來，才能模擬人腦去下棋。

圍棋難度大才成為人工智能研究的對象，如果連最復雜、難度最高的圍棋都可以用電腦來應付，人工智能應該足以應付大部分人類的工作。

印刷生意似乎沒那么復雜，印刷廠的資源管理、客戶關系管理、生產的管理工作、訂單管理和報價似乎早就都有了電腦的解決方案。面對互聯網的影響，以及工業4.0引出智能制造的話題，印刷行業應該如何看待人工智能？

不論是膠印或數字印刷機，我們都可以把它看作一臺印刷機器人，我們只要裝好紙張，上好印版就行了。輪轉機更智能，還能把在傳輸線上快速移動的成品紙張裁好、折好、疊好，甚至打包好。如此復雜的工序，一氣呵成，效率如此之高，因為還需要“人”去操作，所以我們就認為印刷機還不夠智能？

最近微信上傳播一個澳大利亞報社輪轉機自動上紙的視頻，紙卷從庫房搬運到印刷機上，沒看到人來操作，我們覺得很神奇，就認為看到了智能制造的樣本。

仔細想想，這樣重量的紙卷，原來的上紙卷的動作是人利用有輪子的起重機，把直立的紙卷夾起來橫過來，起重機車開到印刷機旁邊，操作機械裝上紙卷。

自動上紙卷，其實只要把“人”操作機器的固定程序，轉換成電腦程序去控制機械和車輪，就是我們看到的智能的紙卷車自動完成任務的景象。

固定的程序讓電腦來操作很合適，那誰來判斷何時該開始工作，什么地點需要什么材料？這是生產管理，每一家印刷廠也都在做，差別只是我們用人工制表來管理，他們用電腦程序來管理罷了。

如果配合好訂單管理，許多ERP都能為自動生產排程，讓每一臺設備發揮最好的使用率，生產管理也只不過是判斷什么時候、哪臺機器適合去工作而已。把車間排程的結果和電腦控制的設備連線作業，就是我們看到智慧印廠，輪子自己移動，機械自己動作，看不到人走來走去了。

一家印刷廠有幾臺印刷機、幾種紙張、幾種不同的印前印后工序可以選擇，變化非常有限，不需要阿法狗那樣的人工智能來幫忙判斷，ERP系統只要把訂單管理和各項資源管理的數據，和操作生產工序的電腦交換信息，就能做到電腦替代大部分的人員。

所謂的“智能制造”，不是不需要人，而是把原來“人工根據管理信息（施工單）再去操作設備”的工作方式，改成生產管理的程序和控制設備的電腦交換信息，自動啟動工序。

印刷生意利用網絡的程度一定會快速成長，不出5年，生產工序的啟動，一定會移到印刷廠外面，也就是讓客戶在他的辦公室里面，就能啟動印刷廠生產工序去干自己的活。

不信可以去2016年德魯巴展會看看那些大設備廠商宣傳自己設備如何聰明、智能，他們準備讓誰來啟動生產工序——不再是車間主任，而是訂單客戶自己。