日前，由中國計算機用戶協(xié)會工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)應用分會主辦、中國華能集團承辦的“2018年度工業(yè)智能技術應用暨工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)國際年會”在上海舉辦。在中國工業(yè)面臨由粗放管理向精細化管理轉型的浪潮中，人工智能（AI）可以發(fā)揮什么作用？歐美發(fā)達國家在智能制造領域有哪些成功的應用？智能化革命會帶來哪些變化？就這些問題，筆者對話了年會特邀嘉賓、麻省理工學院（MIT）機械工程教授亞歷山大˙斯洛克姆。
人工智能潛力巨大
“世界上第一臺電子計算機ENIAC有30噸重，占地170平米，運算次數(shù)可以達到5000次/秒。從ENIAC誕生到現(xiàn)在只有70年，而現(xiàn)在的智能手機已經(jīng)擁有了109倍的計算能力，而且運行起來節(jié)能105倍，體積小105倍……”斯洛克姆感嘆智能產(chǎn)品的飛速變化。
那么，作為人們生活中早已離不開的智能產(chǎn)品，智能手機和人工智能有多大的距離？
目前，人類可以用識別技術解鎖智能手機、通過輸入法將語音轉化成文字，還可以借助siri進行簡單的人機對話，這些剛好與人工智能研究中的圖像識別、語言識別、自然語言處理技術相對應。然而，在專家眼中，這些應用與期待的“一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器”還相去甚遠。
提起人工智能，很多人會想起“阿爾法狗”和“深藍”，但在圍棋和國際象棋領域超越人類的人工智能，打麻將卻不在行，原因何在？據(jù)專家解釋，“阿爾法狗”和“深藍”的成功歸于幾個重要因素：大數(shù)據(jù)、計算能力、人工智能算法，還有合適的應用場景。國際象棋和圍棋是完全信息博弈，而打麻將需要與人進行更多交互，是不完全信息博弈，對機器而言相對困難。因此，完成單一任務時，機器學習無往不利，而在更多需要靈活應對的復雜場景中，人工智能表現(xiàn)欠佳。
“現(xiàn)在，人工智能能做的最棒的事就是合成程序，人類可以揮揮手，讓電腦自己找到模塊化的硬件和軟件并組裝在一起……人工智能已經(jīng)可以創(chuàng)造人工智能了。”斯洛克姆說。
兩年前，以Facebook為代表的AI業(yè)巨頭開始研究“生成對抗網(wǎng)絡”。試驗中，電腦在互相“對話”中自行“改良”并創(chuàng)造出一種新的語言。后來，該項目因擔心AI迭代過快、進化方向失控被終止。但這已展示出人工智能“可怕”的學習和進化能力。
也有與會的專家指出，人類作為人工智能的設計者經(jīng)常會遺漏一些問題，而人工智能在其指數(shù)級進化的過程中反復檢查、自我更正，效率遠高于人類，未來也許會憑借自身潛力快速成長。
智能變革無處不在
如何將人工智能技術落地到生產(chǎn)制造中，實現(xiàn)從自動化向數(shù)字化、再到智能化的三級轉型？這是此參會的業(yè)內(nèi)人士普遍關注的問題。
斯洛克姆介紹，歐美國家目前最常見的應用，就是利用人工智能預警設備故障。“人工智能會提前判斷出設備在什么時候需要維護或者更換，然后在故障發(fā)生前進行預警，通知工人來檢修。”
據(jù)了解，以前工廠設備定期檢修就就像汽車年檢，每到一定時間和公里數(shù)，就要檢測維修或更換零件，但這樣也無法確保下一次年檢前不會再出問題。而人工智能技術可以直接省掉省去年檢環(huán)節(jié)，通過故障前的精準預警處理問題。
此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術、算法、大數(shù)據(jù)不斷發(fā)展，人工智能技術在工業(yè)領域落地具備了可靠的感知基礎。人工智能利用強大的數(shù)據(jù)收集和計算能力協(xié)助人類統(tǒng)籌規(guī)劃、嚴格管控生產(chǎn)鏈條中的每個環(huán)節(jié)，在工業(yè)生產(chǎn)這個“合適的應用場景”里，為決策提供周全精準可量化的依據(jù)。
“工業(yè)智能化時代已經(jīng)到來，智能化變革在能源、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)等各個領域已經(jīng)無處不在。”斯洛克姆說，“而且技術發(fā)展非常迅速，以后可能要人工智能來回答人工智能還能做什么這個問題。但有一點是肯定的，智能制造和智能產(chǎn)品可以讓生活更美好。”
“我記得最早的汽車是沒有安全帶的，然后第一輛車配備了安全帶，接著所有車都有了安全帶。一輛車有了安全氣囊，然后所有車都有了安全氣囊；還有后視攝像頭……等待利用AI技術的自動駕駛汽車普及也不過是時間問題。”斯洛克姆教授說。
人工智能將重構所有產(chǎn)業(yè)。未來，工廠中的每臺機組、每個開關、每個燈泡都在觀察和學習，那么，學習速度、工作效率、準確率都低于人工智能的人類會失業(yè)嗎？
“機器會取代流程重復性工作，把人類從照本宣科的勞作中解放出來，但那些更有創(chuàng)造性的職業(yè)是不可能被代替的，比如藝術家、運動員……現(xiàn)在機器也會寫作，但是電腦寫出來的文章和人類有感而發(fā)寫出來的完全不同。更多時候，我們可能是‘交互’關系。比如我喜歡編程，但我不想真的去寫程序，我就動動腦子，想要一個這樣的程序，然后電腦就替我寫好了。”斯洛克姆表示。
據(jù)了解，目前的人工智能系統(tǒng)大多應用在數(shù)據(jù)分析領域，還無法代替人做決策，因為人類處理問題很靈活，經(jīng)常是“小錯不斷、大錯不犯”，而人工智能還有缺陷，它很客觀也很死板，容易受到數(shù)據(jù)噪音干擾，可能“小錯不犯，一犯就是大錯”。
“目前，人類和機器還需要相互學習，找到需要被‘更正’的行為模式。”斯洛克姆說。
后記
如果說工業(yè)革命是用機器取代大量人力，互聯(lián)網(wǎng)革命是用萬物互聯(lián)取代傳統(tǒng)的信息互通方式，那么，人工智能革命就是利用AI和互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)更高效的資源配置。經(jīng)濟學常識告訴我們，高效的生產(chǎn)模式必將淘汰低效的，就如同現(xiàn)代印刷術淘汰雕版印刷，自動化工廠取代手工作坊一樣。
人工智能作為數(shù)字技術發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，注定會為制造業(yè)帶來脫胎換骨的革新。如此說來，人工智能在工業(yè)領域的大規(guī)模應用也許只不過是一場順勢而為的技術變革。在這場革新中，我們只有兩條路——順應潮流，或被淘汰。