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人工智能于智能制造的作用

发布时间:2017-08-30 来源:中国自动化网 类型:产业分析 人浏览
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信息技术 智能制造 先进制造

导  读:

智能制造是先进制造技术与信息技术的深度融合,是我国传统产业转型升级和战略性新兴产业发展的共同使能技术。

智能制造是先进制造技术与信息技术的深度融合,是我国传统产业转型升级和战略性新兴产业发展的共同使能技术。智能制造对应的是第四次工业革命,在其9大技术支柱中,工业物联网、云计算和工业大数据是基于分布式和连接的三大基础,工业机器人和3D打印是两大硬件工具,知识工作自动化和工业网络安全是两大软件支持,而虚拟现实与人工智能是面向未来的两大牵引技术。 

何谓人工智能 

人工智能是一种机器智能,是由机器来仿真或者来模拟人智能的系统或者学科。人工智能的主要研究内容包括认知建模、知识表示、推理及应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为和智能系统等等,推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动、操作等,这些都是做人工智能所要研究的基本东西。 

说到人工智能,有一位先生我们不能不提及——图灵(Alan Turing)。他既是计算机之父,也是人工智能之父。图灵测试,一种用来判断机器是否具有智能的测试,正是由他提出并以他的名字命名。1956年,十多位当时著名的科学家聚集在达特茅斯,花了两个月的时间讨论人工智能问题,从此开辟了一个全新的跨学科领域——人工智能领域,距今已经过去了60多年。人工智能在这60多年中,其实可以说是经历了起起伏伏。 

人工智能的三大浪潮 

人工智能有三大门派,第一个门派通常叫逻辑主义,也叫符号主义,核心是符号推理与机器推理,用符号表达的方式来研究智能、研究推理。第二个门派称为连接主义,核心是神经元网络与深度学习,仿造人的神经系统,把人的神经系统的模型用计算的方式呈现,用它来仿造智能。第三个门派是行为主义,推崇控制、自适应与进化计算,目前提及较少。 

人工智能的第一次浪潮是1956年~1976年,主要是符号主义、机器证明、人工智能逻辑语言进步比较快,当时最大的一个成果是专家系统、知识工程。人工智能在发展初期非常热门,被广泛看好。1958年,在人工智能诞生两年之后,有两位大师(Simon与Newell)提出了一个著名的预言,预言10年之内很多事情人工智能都能解决。比如说: 

10年内战胜国际象棋冠军 

10年内发现和证明有意义的数学理论 

10年内能谱写优美的乐趣 

10年内能实现大多数的心理学理论 

但是20年以后,知识工程方面设定的远大目标实现起来大多困难重重,Minsky在1979年发表的文章《K-lines:A Theory of Memory》,基本上否定了神经网络大规模学习的能力,符号主义和连接主义从此消沉,人工智能进入了第一个低潮、冰河期。 

1976年~2006年间的30年是人工智能的第二次浪潮。在这一次浪潮中,经过几次里程碑式的工作,连接主义重新抬头。其中,1986年提出的BP网络,第一次证明了神经元网络的学习训练过程可以收敛,这可以说是整个人工智能浪潮的奠基性工作。 

虽然神经网络理论的完善使得连接主义重新盛行,但是一直到2006年之前,人工智能仍然迟迟走不出实验室的理论研究,很难真正应用到工业界。在2006年,杰夫·辛顿(Geoffrey Hinton)联合杨立昆(Yann LeCun)、约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)发表了具有突破性的一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》(深度信念网的快速学习方法),从理论上解决了原有神经网络规模无法扩展,只能处理单一情况无法处理复杂情况的问题,直接推动深度学习理论取得突破,一路发展到今天的高度,形成了人工智能的第三次浪潮。 

从本质上说,第二次和第三次浪潮在方法论上并没有本质区别,差别在于深度学习的成功。硬件的进步和卷积神经网络模型与参数训练技巧的进步,是促成深度学习成功的两个重要因素。

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