智能制造背后的人工智能

　　智能制造是先進(jìn)制造技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合，是我國傳統產(chǎn)業(yè)轉型升級和戰略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的共同使能技術(shù)。

　　智能制造是先進(jìn)制造技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合，是我國傳統產(chǎn)業(yè)轉型升級和戰略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的共同使能技術(shù)。智能制造對應的是第四次工業(yè)革命，在其9大技術(shù)支柱中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云計算和工業(yè)大數據是基于分布式和連接的三大基礎，工業(yè)機器人和3D打印是兩大硬件工具，知識工作自動(dòng)化和工業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全是兩大軟件支持，而虛擬現實(shí)與人工智能是面向未來(lái)的兩大牽引技術(shù)。

何謂人工智能

　　人工智能是一種機器智能，是由機器來(lái)仿真或者來(lái)模擬人智能的系統或者學(xué)科。人工智能的主要研究?jì)热莅ㄕJ知建模、知識表示、推理及應用、機器感知、機器思維、機器學(xué)習、機器行為和智能系統等等，推理、知識、規劃、學(xué)習、交流、感知、移動(dòng)、操作等，這些都是做人工智能所要研究的基本東西。

　　說(shuō)到人工智能，有一位先生我們不能不提及——圖靈(Alan |Turing)。他既是計算機之父，也是人工智能之父。圖靈測試，一種用來(lái)判斷機器是否具有智能的測試，正是由他提出并以他的名字命名。1956年，十多位當時(shí)著(zhù)名的科學(xué)家聚集在達特茅斯，花了兩個(gè)月的時(shí)間討論人工智能問(wèn)題，從此開(kāi)辟了一個(gè)全新的跨學(xué)科領(lǐng)域——人工智能領(lǐng)域，距今已經(jīng)過(guò)去了60多年。人工智能在這60多年中，其實(shí)可以說(shuō)是經(jīng)歷了起起伏伏。

人工智能的三大浪潮

　　人工智能有三大門(mén)派，第一個(gè)門(mén)派通常叫邏輯主義，也叫符號主義，核心是符號推理與機器推理，用符號表達的方式來(lái)研究智能、研究推理。第二個(gè)門(mén)派稱(chēng)為連接主義，核心是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )與深度學(xué)習，仿造人的神經(jīng)系統，把人的神經(jīng)系統的模型用計算的方式呈現，用它來(lái)仿造智能。第三個(gè)門(mén)派是行為主義，推崇控制、自適應與進(jìn)化計算，目前提及較少。

　　人工智能的第一次浪潮是1956年~1976年，主要是符號主義、機器證明、人工智能邏輯語(yǔ)言進(jìn)步比較快，當時(shí)最大的一個(gè)成果是專(zhuān)家系統、知識工程。人工智能在發(fā)展初期非常熱門(mén)，被廣泛看好。1958年，在人工智能誕生兩年之后，有兩位大師(Simon與Newell)提出了一個(gè)著(zhù)名的預言，預言10年之內很多事情人工智能都能解決。比如說(shuō)：

　　10年內戰勝?lài)H象棋冠軍

　　10年內發(fā)現和證明有意義的數學(xué)理論

　　10年內能譜寫(xiě)優(yōu)美的樂(lè )趣

　　10年內能實(shí)現大多數的心理學(xué)理論

　　但是20年以后，知識工程方面設定的遠大目標實(shí)現起來(lái)大多困難重重，Minsky在1979年發(fā)表的文章《K-lines: |A |Theory |of |Memory》，基本上否定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )大規模學(xué)習的能力，符號主義和連接主義從此消沉，人工智能進(jìn)入了第一個(gè)低潮、冰河期。

　　1976年~2006年間的30年是人工智能的第二次浪潮。在這一次浪潮中，經(jīng)過(guò)幾次里程碑式的工作，連接主義重新抬頭。其中，1986年提出的BP網(wǎng)絡(luò )，第一次證明了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習訓練過(guò)程可以收斂，這可以說(shuō)是整個(gè)人工智能浪潮的奠基性工作。

　　雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論的完善使得連接主義重新盛行，但是一直到2006年之前，人工智能仍然遲遲走不出實(shí)驗室的理論研究，很難真正應用到工業(yè)界。在2006年，杰夫·辛頓(Geoffrey |Hinton)聯(lián)合楊立昆(Yann |LeCun)、約書(shū)亞·本吉奧(Yoshua |Bengio)發(fā)表了具有突破性的一篇論文《A |Fast |Learning |Algorithm |for |Deep |Belief |Nets》(深度信念網(wǎng)的快速學(xué)習方法)，從理論上解決了原有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )規模無(wú)法擴展，只能處理單一情況無(wú)法處理復雜情況的問(wèn)題，直接推動(dòng)深度學(xué)習理論取得突破，一路發(fā)展到今天的高度，形成了人工智能的第三次浪潮。

　　從本質(zhì)上說(shuō)，第二次和第三次浪潮在方法論上并沒(méi)有本質(zhì)區別，差別在于深度學(xué)習的成功。硬件的進(jìn)步和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型與參數訓練技巧的進(jìn)步，是促成深度學(xué)習成功的兩個(gè)重要因素。

人工智能的現狀

　　隨著(zhù)第三次人工智能浪潮的到來(lái)，通過(guò)“機器學(xué)習”與“深度學(xué)習”，用計算機來(lái)模擬人的思維過(guò)程和智能行為的研究得到極大發(fā)展。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用在語(yǔ)音識別和圖像識別這些領(lǐng)域后，取得的突破尤其明顯。

　　以智能語(yǔ)音交互領(lǐng)域為例，這是一個(gè)高門(mén)檻的核心技術(shù)領(lǐng)域，全球競爭激烈。2000年之前，中文語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)控制在微軟、IBM等國際IT巨頭手中?，F在，國內的科大訊飛已經(jīng)成為亞太地區最大的語(yǔ)音和人工智能上市公司，中外各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括谷歌、蘋(píng)果、百度、騰訊、阿里巴巴等，都紛紛建立自己的語(yǔ)音研發(fā)團隊。在這個(gè)移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)代，成千上萬(wàn)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)APP應用接入了語(yǔ)音云平臺服務(wù)，越來(lái)越多的行業(yè)領(lǐng)域，包括汽車(chē)領(lǐng)域、手機領(lǐng)域、智能家電領(lǐng)域，都開(kāi)始應用語(yǔ)音交互服務(wù)。在國家支柱產(chǎn)業(yè)的航天航空領(lǐng)域，語(yǔ)音控制和語(yǔ)音交互功能也早已不是國外戰機獨有。作為一家專(zhuān)注于航空領(lǐng)域語(yǔ)音交互解決方案的技術(shù)供應商和產(chǎn)品制造商，航飛科技有限公司所研制的智能座艙語(yǔ)音控制模塊和產(chǎn)品已經(jīng)在國內主機所多個(gè)型號的戰斗機上實(shí)現裝機和試飛。

　　在過(guò)去的2016這一年間，語(yǔ)音識別的性能不斷取得突破。2月，百度deep |speech2引擎的短語(yǔ)識別詞錯率降到3.7%;5月，IBM |Watson系統的會(huì )話(huà)詞錯率低至6.9%;9月，微軟新系統的英語(yǔ)語(yǔ)音識別詞錯率低至6.3%，10月進(jìn)一步降低到5.9%，媲美人類(lèi)。根據斯坦福大學(xué)所做的一項實(shí)驗結果統計，在移動(dòng)設備上，無(wú)論是中文還是英文，采用語(yǔ)音的方式比手動(dòng)打字的輸入速度快三倍。

　　在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)機器人成為人工智能的杰出代表被反復提及，成為智能制造的重要實(shí)現端之一。不少制造業(yè)企業(yè)探索并引領(lǐng)著(zhù)智能制造中智能機器人的發(fā)展，而工控圈內外的跨界合作比比皆是。2013年，谷歌將波士頓動(dòng)力(BostonDynamics)等8家機器人公司納入麾下。2014年，AI公司Vicarious獲得了由ABBTechnology |Ventures領(lǐng)投的1200萬(wàn)美元投資。2015年，阿里巴巴聯(lián)合富士康向日本軟銀旗下的機器人公司SBRH進(jìn)行戰略投資。2016年，西門(mén)子新業(yè)務(wù)部門(mén)Next47正式成立，承擔挖掘西門(mén)子在電氣化、自動(dòng)化和數字化核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域顛覆性的創(chuàng )新想法和潛力，其關(guān)注對象包括人工智能。2016年工博會(huì )，發(fā)那科、思科、羅克韋爾自動(dòng)化合作發(fā)布了FANUC |Intelligent |Edge |link |and |Drive(FIELD)系統。FIELDsystem實(shí)現了先進(jìn)的機器學(xué)習和深度學(xué)習能力，結合了人工智能和尖端計算機技術(shù)使分布式學(xué)習成為可能，機器人和設備的運行數據在網(wǎng)絡(luò )上被實(shí)時(shí)的進(jìn)行處理，這也使各種設備之間能更智能的進(jìn)行協(xié)調生產(chǎn)，令原來(lái)難以實(shí)現的復雜生產(chǎn)協(xié)調成為可能。

　　科大訊飛董事長(cháng)劉慶峰在今年的兩會(huì )上提議將人工智能戰略作為國家重點(diǎn)領(lǐng)域，他認為即使未來(lái)3~5年沒(méi)有技術(shù)重大突破，以現有人工智能技術(shù)要素，也會(huì )形成巨大的應用突破和產(chǎn)業(yè)突破。哪個(gè)國家優(yōu)先占住制高點(diǎn)，未來(lái)人工智能就會(huì )走在全球的前列。

結語(yǔ)

　　人工智能的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了兩起兩落，現在正處于第三次蓬勃興起的大好時(shí)期。目前，過(guò)分夸大和貶低人工智能都是不可取的。人工智能的很多研究成果，已經(jīng)可以期待在數年后真正用于制造業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程。但是在今天，其實(shí)用性還需要時(shí)間來(lái)優(yōu)化和成熟。

　　我們現在要實(shí)現的智能制造，是基于人造智能而非僅僅是人工智能的智能制造。其中，源于工業(yè)領(lǐng)域長(cháng)期積累的工業(yè)智能，與源于信息領(lǐng)域的人工智能，是需要相互借鑒和融合的。以這兩種智能技術(shù)為主體，兼顧其他智能技術(shù)，是今后智能制造技術(shù)的主流發(fā)展方向。起步于工業(yè)智能，逐漸融入人工智能，應該是適于中國企業(yè)的智能制造之路。