智能系统的定义与识别：人造智能与人工智能资料下载

构建智能系统，尤其是数量巨大的初级智能系统，并非首先用到人工智能，而是首先用到由长期的工业技术积累所形成的工业智能和其它智能技术。 1 智能系统的定义与识别 实现智能制造，需要构建和识别各式各样的智能系统。符合以下特征的任何一个级别的人造系统，可以认为是智能系统。 类比于人脑的认知能力，《三体智能革命》作者们对人造系统的智能特征做了提取，将智能系统分成三类： 初级智能系统具备三个基本特征：状态感知、自主决策、即刻执行，即前面提到的有感知，自决策，善动作。其决策依据通常依靠科学效应来实现(例如利用光敏传感器自动开启和调光的智能路灯，数控车床防撞刀装置等)，由工业智能实现，无需嵌入计算系统; 恒定智能系统具备四个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行。这类系统效率极高，自主工作，但是智能水平在构建时预先设定，难以改动(例如具有感知衣料特性并自动决定洗衣策略的智能洗衣机)。这样的系统必须嵌入计算内核，嵌入软件和知识，以工业智能为主，在自主决策环节引入少量人工智能； 开放智能系统具备五个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。具备这五个特征的人造系统是高度智能、有一定认知能力的系统，具备了自我改善、学习提升的持续发展能力(例如具有深度学习能力、可借助网络共享知识，并自主更新和优化程序的智能机器人)。这样的系统具备强大的计算能力，需要使用人工智能技术或认知计算技术，可以实现对大数据的分析与处理，能不断应用、积累和创造知识。 由此可知，构建智能系统，尤其是数量巨大的初级智能系统，并非首先用到人工智能，而是首先用到由长期的工业技术积累所形成的工业智能和其它智能技术。 2 工业智能 工业智能主要是依靠丰富的科学效应在工程技术领域的应用来实现的。 2.1 科学效应与工程技术 科学效应是几何效应、物理效应、化学效应、生物效应的统称。效应来源于科学研究与发现，但是在工业领域获得了极为广泛的应用。如果仔细分解一个机器设备，其中每一个关键子��能都是由科学效应实现的，例如洗衣机靠离心力脱水甩干，空调靠相变制冷。 科学效应是工程技术的实现依据和解决技术问题的根本，用好一个效应可以获得几十项发明专利。发明家爱迪生的1023项专利里只用到了23个效应;飞机设计大师图波列夫的1001项专利里只用到了35个效应。 科学效应：效应物质在外部物质属性输入作用影响下所形成的属性输出，输入和输出形成了特定的因果现象。例如，离心力、相变、热膨胀、双金属结构、形变、电场、磁场、电磁场、电致伸缩、磁致伸缩、电致变色、磁流体、压电效应、传导、对流、辐射、毛细管、衍射、电解、爆炸、磁热效应、超导、多普勒效应、马格努斯效应、珀耳贴效应、韦森堡效应等(了解更多的效应，可参阅作者今年1月出版的《TRIZ进阶及实战》一书)。 2.2 以物理效应构建的智能系统 在工业革命的早期，人类就利用科学效应来实现各种功能，以增强对机器的自动控制。先来看一个第一次工业革命时期的蒸汽机转速调节器，当蒸汽机转速增加时，离心力导致飞球升高带动气阀开口减小，蒸汽机转速随之降低;反之，蒸汽机转速降低时，飞球下降使得气阀开口变大、蒸汽机的转速便随之提升。依靠这样的机制，蒸汽机转速就能自动保持基本恒定。离心力这个物理效应在这里起到了关键作用。 这个结果是符合初级智能系统的基本定义的。实际上这个控制系统的状态感知是由飞球来承担的，飞球转动时离心力所形成的向上的分力，克服了重力。重力与离心力博弈的结果形成了自动决策，实时反映在飞球的高低变化上，通过连杆机构实现了对阀门的实时调节(即刻执行)。这样的自动化调节机构完全替代了过去由人来做的调节工作，遂人愿，全自动。 案例不同，原理相通——自动识别工人的手是否在冲床下方的自动检测设备，让机器轧手成为了历史，而其工作原理，不过是一个红外成像传感器;酒店或仓库的防火自动喷淋装置，其工作原理是一个盛有酒精的细玻璃管，感知到高温可以自动炸裂;飞机上的自动除冰装置，是通过激光扫描翼面来检测结冰情况，并自动启动加热装置来除冰。从过去到现在，类似的例子数不胜数。 2.3 以生物效应构建的智能系统 借用某些生物效应来实现智能系统的案例更为有趣。在电视剧《大染坊》中，主人公陈寿亭把鱿鱼爪放入正在加热的染缸中。如果鱿鱼爪很快打卷了，就是到了最合适染布的水温，他就立即指挥工人把棉布放入染缸。在这里，鱿鱼爪的生物效应(遇热打卷)起到了传感器的作用。 自2013年以来，英国警方使用蜜蜂作为传感器来缉毒获得了不错的效果。蜜蜂的嗅觉灵敏度高出缉毒犬百倍以上，其特点是闻到了毒品的味道就伸舌头，舌头可以被红外传感器探测到。于是，利用这个生物效应，人们把训练好的蜜蜂无损地固定在一个标准的塑料卡件内，每次以6个蜜蜂为一组，放在一个箱式探测器之内，然后用来检测行李。如果同时有3个蜜蜂伸出舌头，就说明行李中藏有毒品。这种技术明显地提高了检测成功率。 2.4 以工业软件构建的智能系统 工业软件由编程语言、系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件组成。它们是数字化革命的成果，是信息技术与工业技术相结合的产物。数字化的所有的基本功能，其实都是由科学效应来实现的，例如电场形成了计算的0和1，磁场形成了存储的0和1，电磁场形成了无线网络的0和1，等等。因此，软件不过是调用低层硬件通过科学效应来执行各种功能的计算机指令的程序集合。 工业软件可以分为机械自动化、生产自动化、企业信息化等不同的大门类。还可以分为CAX、ERP、PLM、MES、OA、EB等不同用途的软件，也可以细分为PLC、DCS、PAC/PLMC、SCADA、工控机、嵌入式系统、信息安全、生产安全、工控供应链、工业以太网、现场总线、无线通讯、低/中/高压变频器、运动控制、机械传动、电机、电气连接、工业机器人、机器视觉、离散传感器、分析测试仪表、显示控制仪表、工业电源、机箱机柜、低压电器等专属用途软件。 以《三体智能革命》中提到一个飞机关联设计案例为例，在给定飞机方案的情况下做好了CAD设计建模，形成了数字化样机。如果飞机在风洞试验中被确认需要做外形的优化与调整，就会遇到很大的麻烦，只要外形一变，内部所有有关联的结构件全部要跟着变。但是早期软件是做不到关联修改的。设计人员只好全部重新所有的相关结构件，这些重复性的劳动让设计人员苦不堪言。 而关联设计就可以解决这个问题。通过定义飞机设计总体参数及传递上下游和各专业之间接口关系的骨架模型，实现设计信息的有效传递和控制。飞机外形一变，引发骨架模型的相应变更，设计软件基于特定算法，可以自动检测到装配关系上不匹配的零部件，并经过分析计算之后，做出自适应的更改，自动引导大约60%以上的相关结构件的自动变化，这就是一种典型的智能设计，它体现了“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行”的智能特征。 3 工业智能与智能制造 上述案例表明，很多人造系统中的智能，都是属于长期的工业技术积累所形成的、利用科学效应来实现的工业智能——系统有明确的状态感知和信息输入与输出，有着自动的决策，有着快速而灵敏的执行结果。它们可以是机械技术实现的，可以是电子技术实现的，也可以是生物技术实现的，或者是综合实现的。 对企业而言，任何的工具以实用为根本。在能用电子驱蚊器、喷雾器、紫外灭蚊器等技术手段来驱蚊、杀蚊的地方，就不要用高射炮来打蚊子。工具适用、并且有提升和改进的余地，才是最佳选择。 智能制造的原理其实并不难懂——网络无所不在、知识在任何场景下以数字化形式调用，用尽可能多的数据流动与尽可能少的成本物耗来满足个性化定制的需求。企业首先要做的，是在充分认识自身发展水平的基础上，找到一个适合企业自身条件和发展方向的快速提升的路径。其次，是让企业里的机器设备变得更加柔性，机器上的数据更加有序自由流动。 只要机器设备能够比较“聪明”，如能够自动感知人的存在而不伤人，能够修改几行软件代码就调整了机器功能，能够在任务变动的情况下自我调整生产节拍，能够自动识别并剔除缺陷产品，能够长时间、高质量地生产产品等，这样就能替代一大部分人的体脑工作，就可以释放巨大的生产力，甚至就可以改变生产关系。而构建这样的智能系统，并不一定需要人工智能的介入，基本上可以用工业智能来实现，因此，对于初级智能系统和恒定智能系统的应用是企业起步的重点。 但即使是初级智能系统，在我国的企业里也没有得到普及应用，很多设备还是哑设备、笨设备，还是会伤人，还是不自动，还是难以调整功能。大力发展以初级智能系统为核心的工业智能，是让设备变得更聪明、让企业走向智能制造的初始路径。 4 人造智能与人工智能 《三体智能革命》中定义：人造智能是人造系统所具有的一种模仿、拓展和超越人类智能的能力。 人造智能包含了所有由人开发和建立的人造系统的智能，例如源于信息技术领域的人工智能、认知计算、黑暗森林、互联网大脑等，以及源于制造技术领域的基于传感器和自动化技术的工业智能等。 作者已经在此前专门撰文指出，目前市场上流传的“智能制造里面的智能是人工智能”的说法，是不正确和片面的，具有较大的误导作用。正确的说法是：“智能制造里面的智能是人造智能” 人工智能的发展已经经历了两起两落，现在正处于第三次蓬勃兴起的大好时期。目前，过分夸大和贬低人工智能都是不可取的。人工智能的很多研究成果，已经可以期待在数年后真正用于制造业的生产过程。但是在今天，其实用性还是有一定的问题的，需要时间来优化和成熟。如果能够有人工智能的技术立即用于智能制造当然好，但是，如果没有马上能用于智能制造的人工智能技术，智能制造就不能发展了吗?事情当然不是这样。 其实，问题的实质在于概念的混淆和理解的偏差。因此澄清概念，正确理解智能制造就变得非常重要。 我们今天要实现的智能制造，是基于人造智能(而并非仅仅是人工智能)的智能制造。其中，源于工业领域长期积累的工业智能，与源于信息领域的人工智能，是要相互借鉴和融合的。以这两种智能技术为主体，兼顾其他智能技术，才是今后智能制造技术的主流发展方向。而如前所述，对于目前普遍处于工业1.X～2.X水平的中国企业来说，首先需要的，并不是高大上的人工智能，而是长期积累的工业智能。起步于工业智能，逐渐融入人工智能，才是更适于中国企业的智能制造之路。 人工智能走向成熟的市场应用大概还需要5年左右的时间，这正好是工业智能大有作为的时期。 5 小结