淺談人工智能與智能制造

吳憲亮

摘要：隨著科技的進步，人工智能已成為很多國家的發展戰略，各國逐步把人工智能融入到社會的各個領域。對于智能化，相對應的科學界已經把人工智能列入其前沿領域，而智能機器也將在新的探索中脫穎而出，它們幫助人類加速認識世界，探索人類大腦，相關的大型企業也將在這種探索與實踐中逐步形成產業鏈。

關鍵詞：人工智能;大腦;智能制造

1.人工智能

近些年人工智能經常出現在熱搜中，于是有人就開始將人工智能和智能制造進行融合，然后就出現AI+制造的理論，其實回到中國制造2025這個戰略上，我們不難發現這樣的融合是不是有些略顯牽強。曾經的1997年”深藍”超級計算機以每秒113.8億次浮點運算，擊敗人類最好的國際象棋手。那么深藍的勝利算不算是人工智能的勝利？AI（人工智能）的兩項特征：黑盒子&不確定性。依循AI自己找出的規則，并對應用資料來進行預測或判斷，并且輸出結果。顯然某種計算機科學的意義上講，深藍屬于人工智能。或者說是人工智能的嬰兒階段。計算機科學近10年的飛速發展，從2018全世界最大的神經形態計算機脈沖神經網絡架構”，簡稱SpiNNaker。擁有50萬個核心處理器模擬神經元活動，能夠模擬大腦皮層中的8萬個神經元。到2019年我國的超級計算機“天河一號”。上述的多個超級計算機一次基本運算的速度，要比大腦快500萬倍，我們不難看出從計算機科學的層面上看，它的確在某些方面可以代替甚至超越人。那么超級計算機可以代替人腦思考？1983年霍華德·加德納先生的”Frames of mind”的多元智能理論，杰夫·霍金斯先生的“智能時代”。其中的“MI理論”“可檢驗的11種預測”都曾對當時的人工智能提出過疑問，以至前面我們提到的“深藍”在下棋領域上它是優秀的。但對于象棋的歷史或者說它們無法概括，在人類意義上的思維模式下，甚至不算是思考，在任何情況下，這類特定的人工智能程序也只是在特定領域下被應用。我們來看一個類似的問題，把珍珠放到一起，能變成珍珠項鏈嗎？這個過程中還有很多內在的邏輯，即使像珍珠項鏈也還需要經歷一個人工制作的過程。那么它（指深藍）真的理解了嗎？理解是無法通過外部行為進行測量的，相反，它是對大腦形成記憶并用這些記憶來做出預測的一個內部度量。那么計算機科學中闡述計算機能夠模擬整個大腦。或者說當它（指計算機）足夠”大”可以模擬所有神經元和它們之間的連接，也就意味著大腦智能和計算機智能不再有任何區別。這個觀點我也是認同的。前提是更好的智能來自“大腦”。

2.智能制造

智能制造系統是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化系統，它突出了在制造諸環節中，以一種高度柔性與集成的方式，借助計算機模擬的人類專家的智能活動，進行分析、判斷、推理、構思和決策，取代或延伸制造環境中人的部分腦力勞動，同時，收集、存儲、完善、共享、繼承和發展人類專家的制造智能。由于這種制造模式，突出了知識在制造活動中的價值地位，而知識經濟又是繼工業經濟后的主體經濟形式，所以智能制造就成為影響未來經濟發展過程的制造業的重要生產模式。智能制造系統是智能技術集成應用的環境，也是智能制造模式展現的載體。半個世紀前的某一天，區區3個晶體管以某種方式連接在一起，就構成了一個放大器，一端的輸入信號在另一端就會被放大，隨之而來的是新的工業的產生。從18世紀60年代開始的第一次工業革命，人類進入工業時代，19世紀下半葉開始的第二次工業革命，人類進入電氣時代，20世紀四五十年代開始的第三次工業革命標志著人類進入互聯網新時代。現在的智能制造與企業是分不開的，從初代的單板機，單片機，數控系統，機電一體化，現階段的智能制造，到工業4.0中的智能工廠，更多的是從生產制造出發，減輕人的負擔。在工業制造領域，我們已經看到我國正在核心技術領域不斷攀升。

3.結束語

新一代人工智能是由數據驅動的，它通過給定的學習框架不斷根據當前設置及環境信息修改更新參數，具有高度的自主性。新一代人工智能與制造相關聯，將智能制造之間發展出兩種路徑，一種是制造的智能化。繼續沿著現有智能制造線路深化，另一種是智能的制造化，所有產品都是某種算法的實體化，泛機器人時代來臨 。人工智能未來將盡可能更加多的將是人腦為主的研究，從而真正意義上達到人腦的智能。現階段的論證的歐盟人類大腦計劃：腦科學和人工智能中，也強調了生物學，細胞生物學和高等數學等都是研究人工智能的前提，而非純工業的人工智能。它（指人工智能）將推動工業的變革與發展這是肯定的。智能制造在未來不單單目的是為了提高生產效率。人工智能的發展也許將會滯留一段，但是隨著新一代人工智能的發展，未來的社會將會是智能社會，這個社會將會是以大數據為基礎，人工智能為動力，機器人為表現形式的社會智能。

參考文獻：

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