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Das Hauptanwendungsszenario der künstlichen Intelligenz liegt nicht im Herstellungsprozess

Anzahl Durchsuchen:0     Autor:Site Editor     veröffentlichen Zeit: 2022-08-15      Herkunft:Powered

Engineering Machinery Cardan Drive -Welle: Das Hauptanwendungsszenario der künstlichen Intelligenz liegt nicht im Herstellungsprozess

Es gibt eine Rolle für künstliche Intelligenz im Herstellungsprozess. Das typischste ist die Bilderkennung. Die Merkmale dieser Art von Anwendung erfüllen die oben genannten Anforderungen: Die Materialien (wie z. B. Informationen), die für eine Entscheidung erforderlich sind, sind verfügbar; Der Schlüssel ist, wie man eine Entscheidung trifft. Herstellungsprozesse (nicht F & E -Design) sind jedoch nicht die Hauptanwendungsszenarien für KI.

Shannon setzte vier Tore für A.I.: Bis 2001 erstellen Sie ein Schachprogramm, das den Weltmeister schlagen konnte. Ein poetisches Programm, das vom New Yorker genehmigte Gedichte hervorbrachte; Schreiben Sie mathematische Programme, die die schwer fassbare Riemann -Hypothese beweisen; und vor allem, um die Stamm-Picking-Software zu entwerfen, die mehr als 50%ergibt.

Shannons Vorsicht war bemerkenswert. Im Laufe der Jahrzehnte wurden in allen vier Richtungen Fortschritte erzielt.Zentrierte Cardan -Achswelle zum Verkauf - Xinsanming

Aus den obigen Diskussionen können wir erkennen, dass künstliche Intelligenz im Wesentlichen eine Studie von "Menschen" ist, die die schwer fassbare Art des Denkens von Menschen angesichts offener und komplexer Probleme studieren und simulieren soll. Die Denkweise der Menschen ist schwer nachzudenken, aber bestimmte Denkenergebnisse zu erzielen. Es gibt im Allgemeinen genug Denkmaterial im Gehirn.

"Schwer fassbar" ist die Art des Denkens selbst, insbesondere über die Wahrscheinlichkeit. Der Grund, warum der menschliche Denkprozess selbst wunderbar ist, ist, dass er Unsicherheit enthält und schwer zu begründen ist. "Dieser Artikel wird in der Natur geboren und wird zufällig geschehen. " Viele intelligente Ideen stammen aus einem Blitz der Inspiration. Eine kühle Brise kann Inspiration anregen; Wenn ein Apfel fällt, kann dies inspiriert werden. Die Beziehung zwischen coolen Brise, Äpfeln und Inspiration ist jedoch schwer zu replizieren. In ähnlicher Weise sind die Hobbys und Präferenzen der Menschen oft mit kausaler Beziehung schwer zu erklären. Infolgedessen neigt die Forschung in der künstlichen Intelligenz eher auf korrelative als kausale Denkweise zu.

Es besteht kein Zweifel, dass künstliche Intelligenz eine Rolle im Herstellungsprozess spielt. Das typischste ist die Bilderkennung. Die Merkmale dieser Art von Anwendung erfüllen die oben genannten Anforderungen: Die Materialien (wie z. B. Informationen), die für eine Entscheidung erforderlich sind, sind verfügbar; Der Schlüssel ist, wie man eine Entscheidung trifft. Herstellungsprozesse (nicht F & E -Design) sind jedoch nicht die Hauptanwendungsszenarien für KI.

Erstens richtet sich der Herstellungsprozess auf die objektive Welt, nicht auf den menschlichen Geist. Alle Arten von Phänomenen und Problemen im Herstellungsprozess können durch wissenschaftliche Prinzipien erklärt werden, und dahinter muss Kausalität (und nicht reine Korrelation) bestehen. Zweitens ist es in industriellen Prozessen (mit Ausnahme von Image und Audioerkennung) häufig das Fehlen von Material (Wissen und Informationen) und nicht der Berechnung oder den Entscheidungsprozess, der die Entscheidungsfindung behindert. Auch wenn einige Probleme rechnerisch komplex sind, ist die Rechenlogik klar und nicht der Schwerpunkt der KI. Natürlich können einige Algorithmen sich von der menschlichen Denkweise ausleihen, wie z. B. die Verwendung von simuliertem Glühen und anderen unkonventionellen Algorithmen.

Im Herstellungsprozess sind viele schwierige Probleme keine simulierten menschlichen Entscheidungen, aber die Menschen selbst haben keine Möglichkeit. Zum Beispiel tendieren viele der Kopfschmerzen, die in industriellen Prozessen auftreten, in die Kategorie von "unerwartet". Und der Prozess der Verbesserung der Industrie -Technologie besteht häufig darin, Wege zu finden, um Unfälle zu reduzieren. Verbessern Sie beispielsweise den Grad der Standardisierung, das Qualitätsmanagementniveau; Ein weiteres Beispiel besteht darin, die Unsicherheit zu verringern, die Menschen selbst durch Roboter gebracht haben.

Die technologischen Geheimnisse von Industrieunternehmen sind oft "dumme Lösungen, die kluge Menschen nicht vorstellen können". AI hingegen neigt dazu, die menschliche "Intelligenz zu imitieren." Da Computer keine Probleme haben, kann die digitale Technologie diese "dummen Lösungen" nützlicher machen. Digitale Technologie kann Unternehmen helfen, mit Unsicherheit umzugehen. Das Wesentliche der Lösung besteht darin, die Fähigkeit zu verbessern, Informationen zu sammeln und das "unerwartete" in das "erwartete" zu verwandeln.

Ich möchte eine etwas ungenaue Metapher verwenden, um den Unterschied zwischen KI und intelligenter Fertigung zu unterscheiden: KI löst hauptsächlich offene, unsichere, nicht kausale Probleme; Indem das System jedoch größer und kleiner wird, umfasst intelligente Fertigung die unsicheren Informationen außerhalb des ursprünglichen Systems und erleichtert die Erweiterung des Systems. Aus der Perspektive des ursprünglichen kleinen Systems ist das System offen; Innerhalb des neuen Kontrollbereichs des Systems ist es jedoch im Wesentlichen ein geschlossenes und deterministisches System. Es ist nur so, dass das größere System das ursprüngliche kleinere System enthält. Das logische Denken intelligenter Systeme basiert immer noch auf der Kausalität.

Um künstliche Intelligenz zu mystifizieren und sogar zu sagen, dass "intelligente Fertigung künstliche Intelligenz plus Fertigung ist" ist eine Rede, die die Fertigung und die moderne Industrie nicht versteht.

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