柴天佑院士谈工业人工智能趋势倡导工业制造流程智能化

2018-12-22 12:45

来源： OFweek人工智能网

12月21日，“人工智能＋”院士高峰论坛暨“南大学－深兰科技人工智能联合研究院揭牌仪式”在中南大学举行，中国工程院院士、东北大学教授柴天佑发表了题为《工业人工智能发展趋势》的主题报告。

柴天佑院士在“人工智能+”院士高峰论坛发表工业人工智能发展趋势主题报告

强人工智能和弱人工智能

柴天佑院士首先指出：目前社会对人工智能的界定并不明确，多年来大家都秉承复制人的行为的目标指导人工智能技术研究和应用。

这也造就了目前的人工智能都是弱人工智能。为什么说是弱人工智能？因为今天的人工智能可以开车也可以下棋，但是两件事不能同时进行。弱人工智能的特征首先是标志特定任务，第二，要比人做得好，如果没有人做得好，这个人工智能没有意义。

对于人工智能未来的发展，柴天佑院士指出，机器、智能系统在企业和全球居民的日常生活中占有重要的角色，下一步的人工智能存在两个方向，一个是可解释的人工智能，第二个是智能系统，让机器具有和人一样的智慧，更加智能。即强人工智能。

自动化的加速度

自动化与人工智能有相同和不同的地方。人工智能在国际上通常作为计算机科学的分支；而自动化在我国是一个独立的专业。正是因为自动化的界定并不明确，且随时间推移不断变化，所以它的功能不断增强。

柴天佑院士表示，自动化涉及到人类活动的几乎所有领域，它是人类永远追求的目标。研制系统代替人和辅助人，去完成人类生产生活和管理活动中的特定任务，它主要目的是减少和减轻人的体力和脑力活动，提高劳动效益和效果。

在人工智能时代，工业自动化发展将来往哪里走？一个趋势是把今天的管理决策系统向智能优化方向走，把决策和控制实现一体化。人工智能是工业自动化的加速度。

工业“智”造需结合具体任务

柴天佑院士指出了工业人工智能在第四次工业革命中具有重要意义，对人工智能的需求也将进一步扩大。同时，他以原材料和能源工业为代表的流程工业和机器制造为代表的离散工业的不同特点和发展目标，以及我国发展工业人工智能的优势，提出了制造流程智能化与发展建议。

在报告的最后，柴天佑院士表示，信息感知是不完全确定的规则、难以建立仿真模型、多重目标同步完成，这都是人工智能面临的困难，这对于未来发展提出了更高的要求。工业对人工智能的需求，就目前而言和制造业的渗透度还不够高，真正的难题并不是人工智能，而是深度学习。因为机器学习不是通用的，要面向多种流程，以及一体化系统。这些都是属于科学难题，人工智能一定要结合一个具体任务来做，因为这些问题本身并没有统一的办法解决，如果不去结合做的话，想一下就做到，做一段又做不通又得重来。