日前，由中國計算機用戶協會工業互聯網與大數據應用分會主辦、中國華能集團承辦的“2018年度工業智能技術應用暨工業互聯網國際年會”在上海舉辦。在中國工業面臨由粗放管理向精細化管理轉型的浪潮中，人工智能（AI）可以發揮什么作用？歐美發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，運算次數可以達到5000次/秒。從ENIAC誕生到現在只有70年，而現在的智能手機已經擁有了109倍的計算能力，而且運行起來節能105倍，體積小105倍……”斯洛克姆感嘆智能產品的飛速變化。
那么，作為人們生活中早已離不開的智能產品，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？據專家解釋，“阿爾法狗”和“深藍”的成功歸于幾個重要因素：大數據、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，人工智能表現欠佳。
“現在，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……人工智能已經可以創造人工智能了。”斯洛克姆說。
兩年前，以Facebook為代表的AI業巨頭開始研究“生成對抗網絡”。試驗中，電腦在互相“對話”中自行“改良”并創造出一種新的語言。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常會遺漏一些問題，而人工智能在其指數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制造中，實現從自動化向數字化、再到智能化的三級轉型？這是此參會的業內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，然后在故障發生前進行預警，通知工人來檢修。”
據了解，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，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節，通過故障前的精準預警處理問題。
此外，隨著物聯網、傳感器技術、算法、大數據不斷發展，人工智能技術在工業領域落地具備了可靠的感知基礎。人工智能利用強大的數據收集和計算能力協助人類統籌規劃、嚴格管控生產鏈條中的每個環節，在工業生產這個“合適的應用場景”里，為決策提供周全精準可量化的依據。
“工業智能化時代已經到來，智能化變革在能源、醫藥、農業等各個領域已經無處不在。”斯洛克姆說，“而且技術發展非常迅速，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業。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，但那些更有創造性的職業是不可能被代替的，比如藝術家、運動員……現在機器也會寫作，但是電腦寫出來的文章和人類有感而發寫出來的完全不同。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。
據了解，目前的人工智能系統大多應用在數據分析領域，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，容易受到數據噪音干擾，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
如果說工業革命是用機器取代大量人力，互聯網革命是用萬物互聯取代傳統的信息互通方式，那么，人工智能革命就是利用AI和互聯網海量數據實現更高效的資源配置。經濟學常識告訴我們，高效的生產模式必將淘汰低效的，就如同現代印刷術淘汰雕版印刷，自動化工廠取代手工作坊一樣。
人工智能作為數字技術發展到一定階段的產物，注定會為制造業帶來脫胎換骨的革新。如此說來，人工智能在工業領域的大規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。