智能防錯：當精益制造遇到深度學習

編者按

當人工智能出現以后，關于其最終將替代人的論調甚囂塵上。其實，計算機輔助可以作為引導人的注意力的工具，它可能比單純地投資于機器人或機器更有價值。本文原載于2018年7月的《工業周刊》。作者普拉薩德?阿克拉（Prasad Akella）是Drishti公司的創始人和首席執行官，曾領導團隊在通用公司制造了世界上第一個協作機器人。本文介紹了“智能防錯”作為一種教練網絡，是如何通過觀察工人的活動和標記他們的問題，來提高工人操作的準確性和效率，進而增強基礎制造能力。

在計算機中撰寫文檔時，如果某個單詞拼寫錯誤了，那么計算機會自動在該單詞下方顯示一條波浪形的紅線，提醒人們去改正錯誤。對于需要處理計算機文檔的人來說，幾乎每天都會遇到這種情況，人們對此也習以為常。但是如果將寫作視為一種制造形式呢？

按照這個觀點，當我開始在文字處理器（如微軟的Word軟件）中裝配組件（單詞、概念、引用）時，制造產品（文章）的過程就開始了。之后，我將一個完成的單元（草稿）傳遞給一位執行質量控制（QC）的編輯：她會刪除無關的材料，拋光粗糙的邊緣，并確保最終的部件符合客戶（讀者）所需的質量標準。

在這種情況下，波浪形的紅線就是一個防錯工具。它標記錯誤，以便操作員（作者）可以在部件離開工作站之前消除缺陷，否則該錯誤就可能會造成損失。

現在，讓我們將其與制造業聯系起來。如果裝配線上的操作員也像在文字處理器上工作的寫作者一樣，能看到一些類似于紅色波浪線的東西突出顯示錯誤，又會如何呢？

教練網絡的引入

戈登?里特是Emergence公司的創始人和普通合伙人，該公司是Salesforce、Veeva、Box和其他一些成功的企業軟件公司的最早投資者之一。戈登和搭檔杰森?格林是我在公司的A輪融資中遇到的幾位風險投資家之一。

在那一輪融資中遇到的所有新投資者中，Emergence公司因一個原因脫穎而出。我向他們描述了我們的人工智能愿景：它可以通過觀察操作員的活動和標記操作員應該解決的問題，幫助操作員提高裝配線的精度和效率。聽完之后，Emergence公司告訴我，他們已經在使用“教練網絡”這個術語來描述這樣的系統了。

教練網絡是Emergence公司投資主體的基礎，該公司將教練網絡定義為一個系統，它能夠指導工人更有效地完成工作。

想象一下，如果你有一位數字助理，在你進行電話銷售期間，為你提供反饋和建議，提醒你注意下一個應該使用的腳本，或者幫助你跟蹤客戶的反對意見等，你的工作效率將提高多少。這就是一種教練網絡，而智能防錯是另一種形式的教練網絡。

與我們一樣，Emergence公司相信教練網絡將給整個世界帶來改變。我們都不認同人工智能會替代人類的觀點，盡管很多的負面新聞表明這是一種不可避免的趨勢。相反，我們將人工智能看作是引導人們注意力的工具，使我們的心理認知和身體敏捷性為過程增加最多的價值。

第二個層次：能。從技術層次到技能層次，代表的是工匠能力的形成與不斷發展。在所有關于工匠精神的闡發中。“精益求精”的技術態度反映了工匠精神對于不斷追求卓越技能的堅持。可以說，精益求精的精神，不啻為工匠的靈魂。它除了強調要擁有高超的技術而外，還應該不斷地超越自身、推陳出新，在制造的過程中以高水平的產品質量為圭臬，在生產的每一個環節反復琢磨鉆研，實現產品質量和使用體驗的極致。

教練網絡會讓人類更重要嗎

約翰?沃納梅克是19世紀后期美國零售業的早期開拓者之一。他有一句名言：“我花在廣告上的錢有一半被浪費了，問題是我不知道是哪一半。”

在制造業中也可以發出類似的聲音：花在質量檢查上的努力有一半被浪費了，問題是我們不知道是哪一半。

特別是經過與工廠經理和工程師的數十次對話，我了解到33%的在職人員都忙于檢查上游員工的工作。這些檢查和重新檢查工作、冗余的系統和工具，以及所有花在屏幕、觸摸球和傳統防錯裝置上的錢，都是制造商由于無法將人的注意力引導到最關鍵的問題和產品缺陷來源上，而作出的無奈反應。

作為協助生產線工人的教練網絡，智能防錯代表了一種認識，即正確引導人類注意力可能比機器人或機器更有價值。它結合了人的靈活性和判斷力以及機器近乎完善的特性。在增強現實領域，已經出現了一些智能防錯的實例：

——通過一個屏幕（如谷歌眼鏡）進行工人作業指導，將偏差突出顯示在工人的視野中。

——工作區預測。

此外，還有計算機視覺和人工智能（利用相機，以數字方式“理解”操作員活動并在必要時提供反饋）。

真正的問題是這種教練網絡對制造業工作的影響。

工具、質量、生產率和工作

對于數字拼寫和語法的快捷糾錯功能，也不乏批評者。2012年，英國廣播公司曾報道稱，拼寫檢查功能造就了“自動糾錯的一代”。最近，《電訊報》報道說，表情符號被認為破壞了人們對英語的掌握能力。

但研究表明，這種功能也具有積極效應。研究人員安德里亞?倫斯福特和凱倫?倫斯福特對拼寫檢查功能出現之前和之后的學生論文進行了比較，結果發現：“通常來說，一年級作文課的學生寫的文章越來越長（從1917年平均162個單詞到1986年的422個單詞，再到2006年的1038個單詞），拼寫檢查功能出現之后的學生使用了更復雜的修辭技巧，但所犯的錯誤并不比1917年的新生多。”

這個例子意味著，數字書寫工具通過假設人們具有一定的認知基礎，為他們帶來了更高質量和更高生產率的產品。這些工具標記了較低級別的問題，以便作者和編輯可以將其獨特的能力引導到更高層次的關注點上：連貫的論點、完整的想法、更深入的研究和更好的邏輯流程。

我希望在工廠中能保護這種引導人們注意力的智能防錯。我認為，就像拼寫檢查功能改變了寫作一樣，它能帶來同樣的影響和好處。對生產線工人實施的數字化輔助，將改變制造業。

基礎制造的變革

100年前，面對一群工匠只制造一輛汽車帶來的挫敗感，亨利?福特的回答是制定有關大規模制造的原則。他想要并且也得到了一支像機器人一樣的人類“軍隊”。幾十年后，精益制造重新拾起人的因素：例如，利用安燈系統賦予工人權力。

現在，我相信，智能防錯作為教練網絡的一個實例，具有圍繞人類操作員進一步調整制造業的潛力。

事實上，關注制造業歷史的人如果閱讀了《改變世界的機器》（The Machine that Changed the World）一書，就應該知道在過去40年來，精益生產已經取代了大規模制造。也許智能精益制造就是下一個趨勢。

還有一個數據：根據《美國大西洋月刊》詹姆斯?貝森的說法，計算機使用率低于中位數的工作，其增長速度遠低于計算機使用率高于中位數的工作。

如果這種模式正確的話，那么完全沒必要加速自動化，把計算機輔助帶入裝配線的智能防錯，可能就是邁向真正的人機協作的一步，也是促進更多工廠就業的驅動力。