話題探討：人工智能技術(shù)如何改變食品行業(yè)？

人工智能（AI）已成為當(dāng)今社會的一個流行詞，但其真正的功能經(jīng)常被誤解和曲解。在《食品安全導(dǎo)刊》雜志與 MettlerToledo 產(chǎn)品檢測部門IT專家Peter Spring進(jìn)行的對話中，Peter Spring對人工智能進(jìn)行了解讀，闡明人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別，并進(jìn)一步探討該技術(shù)如何改變食品行業(yè)。

問：什么是人工智能？其是否已在食品行業(yè)中得以應(yīng)用？

Peter Spring：簡言之，人工智能旨在以匹配或超越人類智慧的方式進(jìn)行自主思考，通過不斷學(xué)習(xí)與適應(yīng)，從而在未來做出比目前更加明智的決策。為此，人工智能需要大量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)鋪墊，其中涉及利用先進(jìn)的算法與模型來分析大量數(shù)據(jù)、識別模式以及獲得有意義的見解。與傳統(tǒng)運算不同，人工智能系統(tǒng)可以處理復(fù)雜任務(wù)、解決問題，并具有能夠有效應(yīng)對各種情況的智慧水平。

盡管人工智能存在于高端系統(tǒng)和應(yīng)用中，尚未直接對食品生產(chǎn)線產(chǎn)生重大影響，但在實踐中，它被廣泛用于分析、建模與預(yù)測。例如，在食品安全方面，人工智能不僅可以增強(qiáng)供應(yīng)鏈的安全性，提高生產(chǎn)效率，還可在機(jī)器發(fā)生問題之前進(jìn)行預(yù)警。

問：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)呢？

Peter Spring：機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一部分，側(cè)重于開發(fā)算法與統(tǒng)計模型，讓計算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提高其性能。它通常側(cè)重于特定任務(wù)，例如語音識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可能聽起來智能，并且很多人可能認(rèn)為它就是人工智能，但實際上它不會對語言有更加深入的理解，它只是聆聽按鍵聲音，并在檢測到這些聲音時執(zhí)行某些任務(wù)。

而機(jī)器學(xué)習(xí)算法旨在簡單地通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)，隨著時間的推移改進(jìn)其性能。在食品行業(yè)中，典型的機(jī)器學(xué)習(xí)例子是某些生產(chǎn)機(jī)器上的預(yù)測性維護(hù)功能。機(jī)器系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法會對來自機(jī)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測可能發(fā)生的故障并優(yōu)化部件更換，最終減少停機(jī)時間。

問：那么，機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能有何區(qū)別？二者為什么會出現(xiàn)混淆？

Peter Spring：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一部分，但人工智能不僅僅是通過數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。人工智能還具有思考、推理和適應(yīng)新情況的能力，因此能夠提出尚未預(yù)先設(shè)定的新奇解決方案。而機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重于訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，從而進(jìn)行預(yù)測或執(zhí)行任務(wù)。

二者容易出現(xiàn)混淆主要原因在于人工智能的廣泛應(yīng)用及術(shù)語的誤用。通常，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)或其他技術(shù)交互使用，從而導(dǎo)致對其真正的功能產(chǎn)生誤解。人工智能代表著智能決策和解決問題的能力，而不僅僅是數(shù)據(jù)處理，了解這一點至關(guān)重要。

問：您認(rèn)為，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將會為食品行業(yè)帶來哪些好處？

Peter Spring：它們可以為食品行業(yè)帶來諸多好處。人工智能可以增強(qiáng)食品安全性、簡化物流過程并提高生產(chǎn)效率。由于人工智能可以自動完成手動任務(wù)，因此公司通過培訓(xùn)員工與智能系統(tǒng)一起工作，利用其提高員工的價值。尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，可以實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，優(yōu)化機(jī)器性能與減少代價高昂的故障。

問：在實際應(yīng)用中，人工智能技術(shù)是否存在缺點？

Peter Spring：盡管人工智能的潛力巨大，但也存在一定的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。輸入人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，因為“垃圾進(jìn)，垃圾出”的道理適用于此。因此，不正確或有偏差的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致決策錯誤。此外，如果人工智能系統(tǒng)在沒有適當(dāng)保護(hù)措施的情況下自主運行，則系統(tǒng)某個部分的小錯誤或故障都可能會產(chǎn)生級聯(lián)效應(yīng)。因此，確保人工監(jiān)督與實施保護(hù)措施對于降低這些風(fēng)險至關(guān)重要。

問：我們距離在食品行業(yè)采用人工智能還有多遠(yuǎn)？

Peter Spring：人工智能已經(jīng)在食品行業(yè)的高端系統(tǒng)與應(yīng)用中發(fā)揮作用。然而，尚未完全實現(xiàn)將其廣泛集成到生產(chǎn)線中。隨著技術(shù)的進(jìn)步與連接能力的改進(jìn)，人工智能改變運營流程的潛力也將繼續(xù)增加。

問：產(chǎn)品檢測如何與人工智能配合使用？

Peter Spring：產(chǎn)品檢測技術(shù)解決方案在增強(qiáng)人工智能的能力方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過將產(chǎn)品檢測與人工智能系統(tǒng)集成，可以訪問來自多個應(yīng)用、設(shè)備與過程的詳細(xì)數(shù)據(jù)，有助于做出更明智的決策。我們的產(chǎn)品檢測技術(shù)提供與食品生產(chǎn)過程相關(guān)的大量數(shù)據(jù)，例如質(zhì)量控制、污染物檢測與包裝完整性。這些豐富的數(shù)據(jù)可以通過人工智能算法進(jìn)行分析，以識別模式、預(yù)測結(jié)果以及優(yōu)化食品生產(chǎn)的各個方面。例如，人工智能可以利用我們的數(shù)據(jù)優(yōu)化能源消耗、確定環(huán)境影響以及制定預(yù)測性維護(hù)計劃，從而簡化操作與提高食品行業(yè)的整體效率。

問：食品行業(yè)在IT技術(shù)方面下一步將采取什么大舉動？

Peter Spring：在Track amp; Trace系統(tǒng)等舉措的推動下，食品行業(yè)的數(shù)字化會為人工智能集成提供巨大潛力。通過利用人工智能，可以增強(qiáng)該行業(yè)食品安全性、提高生產(chǎn)效率與優(yōu)化物流過程。此外，人工智能與現(xiàn)有系統(tǒng)和應(yīng)用程序的無縫集成有助于實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)分析與做出明智的決策，從而提高效率與自動化。

我認(rèn)為，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)作為強(qiáng)大的技術(shù)，有可能徹底改變食品行業(yè)。人工智能代表了能夠進(jìn)行自適應(yīng)決策的智能系統(tǒng)的頂峰，而機(jī)器學(xué)習(xí)則側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動型預(yù)測與任務(wù)。通過利用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，生產(chǎn)商可以提高食品安全性、簡化操作與做出更明智的決策。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來人工智能的集成具有無限可能，從而讓食品行業(yè)變得更加高效、多產(chǎn)與安全。

作者簡介：

PeterSpring擔(dān)任MettlerToledo總部產(chǎn)品管理部門主管，負(fù)責(zé) ProdX? 檢測管理軟件開發(fā)工作。作為MettlerToledo產(chǎn)品檢測部門ProdX?的產(chǎn)品經(jīng)理，Peter參與MettlerToledo 為各個行業(yè)（包括制藥與食品）進(jìn)行的軟件應(yīng)用開發(fā)工作。憑借著對持續(xù)性的執(zhí)著以及對環(huán)境保護(hù)的熱情，他渴望開發(fā)出可以幫助客戶實現(xiàn)無紙化，以及利用數(shù)字化提高效率與減少浪費的軟件解決方案。