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發(fā)展人工智能切忌葉公好龍

2024-05-21100

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人工智能、超強(qiáng)計(jì)算和基于神經(jīng)系統(tǒng)的算法及龐大的數(shù)據(jù)庫，催生了生成式人工智能系統(tǒng)、智能識(shí)別、高速傳輸及數(shù)據(jù)采集、識(shí)別、分析、控制的智能數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，顛覆式改變了傳統(tǒng)的認(rèn)知。人們在歡呼雀躍不久后，驚恐和擔(dān)憂如烏云壓頂，就如同遠(yuǎn)古傳說的葉公好龍，葉公夢寐以求看到真龍，有一天真龍駕云而至，見到真龍的葉公，卻被真龍嚇得魂飛魄散。

生成式智慧檢務(wù)人工智能是迄今為止最接近人類智慧的高科技體系。機(jī)器的自學(xué)習(xí)、自識(shí)別、系統(tǒng)自升級(jí)與適應(yīng)性，以及自我意識(shí)能力，讓很多人擔(dān)心生成式人工智能將擺脫人類的控制，成為人類創(chuàng)造的終極殺手。

這種情景在美國的科幻大片中展示過。美國的科幻片有一個(gè)重要基礎(chǔ)，所展示的情景都由一批科學(xué)家、未來學(xué)家提供基本的科學(xué)邏輯和對未來技術(shù)發(fā)展的推斷，有一定的科學(xué)依據(jù)。

但是迄今為止，人類科學(xué)在很多方面還遠(yuǎn)未達(dá)到科幻大片的水平。首先，至今在全球展示的最先進(jìn)機(jī)器人，在外在生物體表現(xiàn)、語言豐富能力和變換能力、動(dòng)作的柔性程度、突發(fā)問題的處理能力，以及自修復(fù)能力上仍無法和人類相媲美。事實(shí)上，所謂生成式人工智能，在未來相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)，其外部數(shù)據(jù)支撐、數(shù)據(jù)傳輸和軟件仍處于人類的控制中。

由此可以認(rèn)為，葉公好龍是幼稚和不可取的。

近幾年，我國人工智能高速發(fā)展，部分領(lǐng)域處在國際領(lǐng)先水平，在整體研發(fā)成果上，2019年以來，無論專利還是全球?qū)I(yè)雜志發(fā)表的論文，均位居世界前列。人工智能研究成果整體上已超過英國、法國、德國和以色列。我們的短板主要是基于人工智能的高科技團(tuán)隊(duì)分布不平衡，協(xié)同性不夠。一些成果由于受到發(fā)達(dá)國家技術(shù)封鎖和元器件、芯片斷供的影響，以及國內(nèi)精密元件制造水平的影響，直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的能力不足。

今天，人類正處于傳統(tǒng)制造業(yè)全面革命時(shí)期，能源、廢棄物排放、精細(xì)化生產(chǎn)、智能化生產(chǎn)流程，智慧檢務(wù)迫切需要人工智能的支撐。

如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字興國，關(guān)鍵要在數(shù)字技術(shù)和智能網(wǎng)絡(luò)的飛躍期與革命期，準(zhǔn)確把握我國新型制造業(yè)由傳統(tǒng)演進(jìn)方式向新型演進(jìn)方式升級(jí)的“密碼”，由外在改造與升級(jí)向內(nèi)在改造與升級(jí)轉(zhuǎn)變。

具體來講，對于固有的設(shè)備，要進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，特別是近幾年自主創(chuàng)新的新型設(shè)備和先進(jìn)的進(jìn)口設(shè)備，包括設(shè)備的IT化水平、電路與軟件、傳感器和儀器儀表可深入挖潛的領(lǐng)域；生產(chǎn)流程中，組裝工藝與精細(xì)工藝的協(xié)同，數(shù)字化可進(jìn)行的設(shè)備內(nèi)部元器件動(dòng)態(tài)識(shí)別能力，企業(yè)需要編制的設(shè)備高質(zhì)量運(yùn)行指標(biāo)，以及可連續(xù)采集、動(dòng)態(tài)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化的可能及效果，數(shù)據(jù)傳輸方案的選擇等，都要預(yù)先進(jìn)行科學(xué)的研究，特別是要制定技術(shù)經(jīng)濟(jì)的可行性方案。

人工智能是一個(gè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、縝密、多種數(shù)字技術(shù)和上萬種軟件對接的復(fù)雜系統(tǒng)，是現(xiàn)在工業(yè)體系最大的系統(tǒng)工程。千萬不能腦袋一熱，沒有做好預(yù)案，成本分析不準(zhǔn)確，數(shù)字化流程不完整，就大量采購服務(wù)器、傳感器、網(wǎng)關(guān)和軟件。其中，采集和選擇什么樣的數(shù)據(jù)才能在數(shù)據(jù)處理中提高設(shè)備的效率和產(chǎn)品質(zhì)量非常重要。數(shù)據(jù)一級(jí)處理選擇的方式也很重要。目前進(jìn)行實(shí)踐的企業(yè)，很多不知道采集什么數(shù)據(jù)，或是將以往儀器儀表的數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫，或是把機(jī)器生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)輸入數(shù)據(jù)庫，而缺乏對提高設(shè)備效率的數(shù)以千計(jì)的設(shè)備元器件、運(yùn)行環(huán)境、動(dòng)態(tài)變動(dòng)、有機(jī)協(xié)同的數(shù)據(jù)的了解。這樣的數(shù)據(jù)庫，只能是僵化、缺乏優(yōu)化設(shè)備、靜態(tài)的系統(tǒng)。

一些企業(yè)采集數(shù)據(jù)后，僅用Office中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行靜態(tài)統(tǒng)計(jì)，比如，計(jì)算耗電數(shù)據(jù)，僅僅加工成每分鐘耗電；成品數(shù)，僅僅用成品量除以產(chǎn)品總量，這些過去手工都能計(jì)算的指標(biāo)并不是技術(shù)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)指標(biāo)。而且一些企業(yè)把這些數(shù)據(jù)直接存入數(shù)據(jù)庫或托管到數(shù)據(jù)中心，使我國很多數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)中心應(yīng)有的數(shù)據(jù)處理功能被閑置或浪費(fèi)。提供數(shù)據(jù)中心設(shè)備的各大制造商，很難了解企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系的建立，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)花了很多錢，數(shù)據(jù)卻無法發(fā)揮作用。

人工智能特別是生成式人工智能系統(tǒng)，為制造業(yè)數(shù)字化提供了更多的解決方案。包括我國正在推進(jìn)的智慧檢務(wù)5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，迫切需要人工智能提供更多的解決方案。除了設(shè)備數(shù)據(jù)化改造可實(shí)現(xiàn)的設(shè)備高質(zhì)量產(chǎn)出、精細(xì)化生產(chǎn)，在制造業(yè)生產(chǎn)流程中，人工智能在系統(tǒng)化、協(xié)同生產(chǎn)上有很大的發(fā)展空間。

高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字化興國，不僅是我國重大的發(fā)展戰(zhàn)略，也是積極參與全球制造業(yè)革命的一次重大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

建議有關(guān)部門設(shè)置專項(xiàng)資金，率先對我國重大企業(yè)、骨干企業(yè)、競爭企業(yè)的高級(jí)管理人員進(jìn)行系統(tǒng)培訓(xùn)。知識(shí)進(jìn)步，人要先行，企業(yè)的管理者更要先行。同時(shí)，對各省區(qū)市高層領(lǐng)導(dǎo)干部也要進(jìn)行培訓(xùn)。省區(qū)市領(lǐng)導(dǎo)掌握了科學(xué)的方法論和相關(guān)知識(shí)，在制定發(fā)展規(guī)劃中，可行性就更大。