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香港城市大學(xué)李涵雄教授專訪:帶你深入了解智能制造

2016-11-01 08:18 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:陳圳 來源:雷鋒網(wǎng)
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2016人工智能湖南論壇暨自興人工智能研究院揭牌儀式,來自國內(nèi)外的許多頂級專家在會上給我們做了報告并接受了雷鋒網(wǎng)獨家專訪。李涵雄...

  2016人工智能湖南論壇暨自興人工智能研究院揭牌儀式,來自國內(nèi)外的許多頂級專家在會上給我們做了報告并接受了雷鋒網(wǎng)獨家專訪。李涵雄,博士,香港城市大學(xué)系統(tǒng)工程及工程管理系,和中南大學(xué)特聘教授。先后入選國家杰出青年基金(海外)獲得者(2004),教育部長江學(xué)者(2006),國家“千人計劃”專家(2010)和IEEE Fellow (2010)。最近二十多年來一直從事智能制造方面的研究,側(cè)重于工業(yè)過程的智能建模、設(shè)計與控制,和基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的智能決策。本文已經(jīng)李教授修改確認(rèn)。

  您認(rèn)為建立一個智能化的生產(chǎn)線最重要的是什么?

  我認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)化,要消滅不確定性。就生產(chǎn)來說主要的問題就是不確定性,不確定性影響產(chǎn)品質(zhì)量,不確定性包括各種各樣的不確定性,例如人為原因造成的不確定性。你想生產(chǎn)中為什么會有那么多操作人員,因為工廠沒法全自動化,如果你要全自動化就要把人去掉,人所做的判斷需要機(jī)器來做,但是機(jī)器沒辦法像人一樣做出非標(biāo)準(zhǔn)化的決策。

  關(guān)于智能制造,您最近研究的東西能應(yīng)用在生產(chǎn)界哪里?

  首先研究分好幾類,我側(cè)重于在大學(xué)所做的學(xué)術(shù)研究,而在工業(yè)界注重的是產(chǎn)品研究。在大學(xué)所做的學(xué)術(shù)研究相當(dāng)于是在開發(fā)工具。就拿修車來舉例,修車是一組工具的綜合運(yùn)用。大學(xué)研究相當(dāng)于是為修車提供一個工具,修車與工具并不一定會有直接的聯(lián)系,但是一套好的修車工具肯定會提高修車的速度和質(zhì)量。就智能制造而言,是一個很大的范圍。我想沒有一個大學(xué)教授能夠掌握全部的智能制造。我所研究的范圍是電子封裝,主要是點膠和固化過程等方面的研究,在這一方面都有很多需要研究。所以我認(rèn)為智能制造需要一個產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)盟,企業(yè)共同合作。企業(yè)的產(chǎn)品研究要有針對性,高校的研究是要關(guān)注于在產(chǎn)品生產(chǎn)中的某一類共性問題。

  最近很多制造領(lǐng)域的專家都在談柔性制造,您在演講中提到的智能制造和柔性制造這是同一個東西嗎?如果不是,差異在哪?

  這兩個概念都是差不多,只是表達(dá)方法不一樣,本質(zhì)還是一樣的。比如3D打印,20年前就是快速成型,早期的CAD和快速成型就是目前的3D打印。柔性其實就是智能,柔性靈活,能夠根據(jù)不同的情況作出不同的判斷。這些都是不同的名詞,但是實現(xiàn)的內(nèi)容是一樣的。

  在智能制造中加入機(jī)器學(xué)習(xí),根據(jù)業(yè)內(nèi)人士的說法,目前還只是一個噓頭多過于實踐的現(xiàn)狀,您怎么看這個問題?

  我認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)在制造行業(yè)中最相對容易實現(xiàn)。因為制造比較標(biāo)準(zhǔn)化。生活當(dāng)中不確定性太大了,遇到的事情很難標(biāo)準(zhǔn)化,所以在生活中的智能要求最高。相對而言,在智能制造中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)是較容易的。

  您剛PPT里講的建模之后,就是機(jī)器學(xué)習(xí),增強(qiáng)學(xué)習(xí),進(jìn)化計算。后面3個經(jīng)常在偏軟件中訓(xùn)練用到,比如AlphGo,  在智能制造的硬件體系里它是如何能生效的,您能介紹下?

  我不清楚AlphGo是如何具體運(yùn)作的,但是根據(jù)我的邏輯判斷,它是以規(guī)則判斷為主。因為現(xiàn)在的人工智能無法做到無規(guī)則判斷。規(guī)則判斷相對簡單,就是你要將規(guī)則判斷的問題進(jìn)行分解,模塊化,然后進(jìn)行逐步求解,要把所有可能出現(xiàn)的問題拿出來。然后建立好規(guī)則,讓機(jī)器知道如何處理好每一個問題,機(jī)器就按照這一步驟進(jìn)行行動。當(dāng)然,下棋這一問題十分的復(fù)雜,越復(fù)雜的問題越需要大量的計算,計算機(jī)的計算速度就要非常的快。那么人工智能目前基本上就是規(guī)則判斷,它不能做一些沒有給它安排的運(yùn)算。就是說它如果沒見過,它就做不了。舉個例子,現(xiàn)在人每天都在生活,每天都會有很多的經(jīng)歷。但是如果有一天,把你放到外星球去,你可能就不知道該怎么辦,因為你的記憶庫里沒有與這相關(guān)的經(jīng)驗,那么你就無法做出很好的決策。機(jī)器更是如此。

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