智能制造及其人工智能的概述

張道配

1 引言

迄今為止，人類歷史上發(fā)生四次工業(yè)革命，無不影響我們的日常生活及其國家的發(fā)展。始于18 世紀 60 年代發(fā)生的工業(yè) 1.0革命也稱第一次工業(yè)革命，是以發(fā)明蒸汽機為主要標志的蒸汽時代；始于20 世紀初發(fā)生的工業(yè)2.0革命也稱第二次工業(yè)革命，是以發(fā)明電為動力的電氣時代；始于20 世紀 70 時代早期發(fā)生的工業(yè)革命3.0也稱第三次工業(yè)革命，是以發(fā)明信息和電子技術(shù)相結(jié)合的電子信息時代；目前發(fā)生及我們所能感受到的的工業(yè)4.0革命也稱第四次工業(yè)革命，是以充分利用數(shù)據(jù)技術(shù)、無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、機器學習技術(shù)等多個領(lǐng)域技術(shù)為主要標志的現(xiàn)代信息技術(shù)時代，亦是我們目前比較流行的智能制造時代[1]。

作為其它發(fā)達國家，比如說美國、德國、日本、英國、韓國，都已經(jīng)紛紛采取積極的措施力爭搶占智能制造的制高點。這些發(fā)達國家也都將智能制造行業(yè)納入國家發(fā)展戰(zhàn)略的層面，積極采取措施實施智能制造戰(zhàn)略。

2人工智能與智能制造簡述

智能制造的內(nèi)涵其中一種解釋就是中國科技部組織在2012 年的《智能制造科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》指出的：智能制造是面向生產(chǎn)產(chǎn)品的生命全周期，在利用信息化技術(shù)制造產(chǎn)品中的泛在感知。智能制造技術(shù)其實是集現(xiàn)代傳感器、計算機網(wǎng)絡(luò)、生產(chǎn)的自動化、擬人化等先進智能制造技術(shù)的基礎(chǔ)上，以智能化感知人、機、環(huán)、料、法、測綜合交互的技術(shù)。

人工智能技術(shù)是一門研究人與計算機控制的新興學科，主要目的就是在計算機上輸入一些預先設(shè)定好的程序從而讓計算機完成預定的行為及其思維的過程。比如計算機模擬人的計算能力、模擬人的駕駛車輛的的能力（無人駕駛車技術(shù)的廣泛應(yīng)用）、模擬人的思考能力（人的邏輯推理能力）等等。人工智能技術(shù)不僅僅是單純的一門學科，它其實幾乎涵蓋社會科學學科與自然科學學科中的所有學科，并與學科相互促進，以達到相互之間更快、更好的融合發(fā)展。

智能制造系統(tǒng)可以抽象智能系統(tǒng)全局抽象模型，若是將模型進行更進一步的剖析仍然是另一種更具有全局行、更具有深刻性的新型智能制造系統(tǒng)模型[2]。

若將智能制造系統(tǒng)全局模型做進一步的深刻剖析即可得到智能制造系統(tǒng)的原理模型，深刻闡述“客體/環(huán)境”如何激發(fā)“主體”智能行為。揭示人工智能的工作機理，也就是人工智能的工作內(nèi)涵。人工智能與智能制造之間的內(nèi)在關(guān)系.

從文獻中可以得知：智能制造系統(tǒng)并不是嚴格上的追求用人工智能取代人在智能制造中的地位，相反人，智能制造，人工智能都是為了完成某項共同的任務(wù)而產(chǎn)生的分工不同，三者是有機的統(tǒng)一整體，從總體上來說人確實處于主導地位，這是人的本質(zhì)所決定的。智能制造的內(nèi)涵就是具有全部制造的特性之外，同時還具有制造資源向生產(chǎn)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的這一鮮明特征。不可否認的一點便是人工智能在生產(chǎn)制造中的任何場所的應(yīng)用都屬于智能制造的范疇，它就是智能制造的具體實現(xiàn)步驟，具體實施措施，人工智能就是智能制造在不同范圍內(nèi)、不同層次內(nèi)的實現(xiàn)方式。人工智能只是智能制造中的一個節(jié)點而已，如同人類專家同樣是智能制造中的一個節(jié)點一樣，智能制造與人工智能的簡單邏輯關(guān)系。

3 人工智能理論

人工智能理論目前主要有：專家系統(tǒng)、模式識別、自動程序設(shè)計、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人學等理論[3]。

3.1 結(jié)構(gòu)模擬方法

“結(jié)構(gòu)模擬”方法是將人工智能定位在人類大腦的大腦皮層，模擬人的大腦各個區(qū)域的功能及其職責，持有這種觀點的人認為只要人類能夠模擬出大腦皮層的各個結(jié)構(gòu)組織，人工智能就將成功。人的大腦皮層結(jié)構(gòu)錯綜復雜并非簡簡單單的邏輯關(guān)系所能決定的，它需要人類長期進行更深入的研究及其探索，為早日實現(xiàn)人工智能做好準備。

3.2 功能模擬方法

功能模擬方法是上世紀50年代出現(xiàn)的，持有功能模擬方法的人認為人類大腦的功能和計算機的功能在某些特定領(lǐng)域內(nèi)是等效的，這種等效稱為物理符號假設(shè)等效。據(jù)此計算機可以用來模擬人類大腦功能的功效（主要是指人類的邏輯思維表達），其實就是計算機的程序自動編寫問題。這種方法的后來演化為在專門領(lǐng)域內(nèi)知識支持即我們所稱的專家系統(tǒng)，專家與用戶之間的問題及其解決方案形成程序輸入計算機中，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的積累形成一定的數(shù)據(jù)庫，計算機在遇到類似問題時通過邏輯思維及其推算調(diào)用知識庫中的問題及解決方案從而快速準確的處理問題.

3.3 行為模擬方法

于上世紀90年代開始的行為模擬方法，行為應(yīng)對這種問題的模擬方法就是當系統(tǒng)受到外來刺激的時候，計算機系統(tǒng)能夠產(chǎn)生類似于人的正當應(yīng)對問題的能力也就是人類感知-動作的基本原理。行為模擬方法的感知-動作系統(tǒng)原理模型。

4 人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域

目前人工智能主要應(yīng)用在專家系統(tǒng)、模式識別、自動程序設(shè)計、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人學等領(lǐng)域[4]。

4.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)其實是一個計算機系統(tǒng)智能化的結(jié)果， 類似于人類專家系統(tǒng)，專家與用戶之間的問題及其解決方案形成程序輸入計算機中，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的積累形成一定的數(shù)據(jù)庫，計算機在遇到類似問題時通過邏輯思維及其推算調(diào)用知識庫中的問題及解決方案從而快速準確的處理問題，典型的專家系統(tǒng)模型如圖7所示。專家系統(tǒng)是人工智能中最活躍同時也是最重要的一個應(yīng)用領(lǐng)域，專家系統(tǒng)是將人工智能從理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用的杰出典型。專家系統(tǒng)廣泛應(yīng)用在教育、醫(yī)學、檢查等眾多領(lǐng)域，將專家系統(tǒng)應(yīng)在實際領(lǐng)域內(nèi)的成功典型案列都帶來了非?？捎^的經(jīng)濟效益。

4.2 模式識別

模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種數(shù)值、文字或者邏輯關(guān)系進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行辨認、描述、解釋和分類的過程，是人工智能的重要組成部分?，F(xiàn)在模式識別已經(jīng)廣泛應(yīng)用在偵破刑事案件以及多國語相互翻譯上面。

4.3 自動程序設(shè)計

自動程序設(shè)計是要求計算機能夠自己根據(jù)不同目標來自動編寫計算機代碼的，并要求既可以用高級語言編程也可以用英語描述算法。自動程序設(shè)計已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在流水線控制及其軟件工程領(lǐng)域。自動程序設(shè)計流程。

4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

20世紀80年代興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能網(wǎng)絡(luò)是從從信息處理角度來研究，它是對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，建立簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，按不同的內(nèi)在邏輯連接方式組成不同的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.5 機器人學

由于科學的發(fā)展、人類的進步，日益增長的錯中復雜的問題，如海洋的開發(fā)、太空環(huán)境的需要，人類無法做到，因此機器人學應(yīng)運而生。機器人學科是一門極其復雜的學科除傳統(tǒng)的機械系統(tǒng)及其控制系統(tǒng)外，還需要研究各種各樣的傳感器技術(shù)比如聽覺傳感器、視覺傳感器、觸覺傳感器等等，還需要研究機器人語言學科及其智能控制軟件。很值得慶幸的是各國都在投入大量的人力物力財力進行研究與開發(fā)。

5結(jié)論

本文全面綜述了人工智能及其智能制造的發(fā)展過程、理論研究、應(yīng)用領(lǐng)域及其展望，為人工智能技術(shù)及其智能制造技術(shù)提供寬廣、深厚的技術(shù)及其實踐基礎(chǔ)，并將有力促進人工智能及其智能制造的迅速發(fā)展與廣泛應(yīng)用。

參考文獻：

[1] 黃閃閃.科學辯護的辯護 ：從人工智能中的溯因推理看[J].自然辯證法研究，2016，（1）.

[2] 尹行 . 淺析計算機人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用 [J]. 科技視界 ，2015，15：130+228.

[3] 李金華. 德國“工業(yè) 4.0”與“中國制造 2025”的比較及啟示[J]. 中國地質(zhì)大學學報 （社會科學版）， 2015， 15（5）：71-79.

[4] 鄒蕾 ， 張先鋒 . 人工智能及其發(fā)展應(yīng)用 [J]. 信息網(wǎng)絡(luò)安全 ，2012（2）：11-13.