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卡普兰:中国制造如何变身中国智造?

2016-06-21 17:08
Timeless落尘
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  但是如果不对周围的基础设施进行大规模的改造,这些优势就无法体现。在汽车之前,街道不仅仅是一条从一个地方通往另一个地方的路。街道是社交场所,就像今天的公园一样,孩子们在上面玩耍,人们在上面社交。部分原因是因为行人和马匹都行进得很慢。所以早期的汽车只是被简单地加入到了马匹和行人当中。

  但是,很快大家就明白过来,如果划分出专属于新机器的特点区域,这些机器就会变得更有价值,旅行和商务都加速了。没过多久,就有了车道和尾灯,对于街道的其他使用,包括马匹,就被限制或者禁止了。

  现在,你可能认为我们在科技方面比以前聪明得多,但是也许我们并没有。

  无人又无马的马车?

  我们正在无人驾驶汽车上重复相同的错误,而这是一种几乎会改变一切的技术。我们旅行的方式、我们运输商品的方式,以及我们的生活方式。但是直到我们为它们划定和人类驾驶汽车区别开来的特殊区域之前,这些优势都无法完全展现。但这是另外一个话题了。也许我们应该把这些新机器称为无人无马的马车。

  那么我们再回到人工智能上来。因为AI的真正意义和影响并没有被充分理解,人们自然而然就会把AI看作简单的替代品,就像是人们看待无马的马车一样。大多数人把AI看作构建电子大脑的技术,这种大脑会取代思考的人类,特别是人类工作者。就像人类智能一样,只是没有人类而已。

  但就像是汽车的引入一样,这种理解不得要领。事实上,人工智能并不像人类智能。AI向我们提供了再造制造设施甚至公共空间的机会,这种再造的方式是出其不意、令人兴奋的,而且还具有潜在的巨大经济收益。

  机器学习,开启未来工厂之路

  想一想我们的自动化工厂今天的运作方式。除了个别例外,机器都在工厂精心控制的环境中从事简单的重复性操作。如果一个组成零件没有在正确的时间出现在规定的位置上,结果将是灾难性的。起背后的原因很简单:大部分机器无法感知环境或者适应改变。

  可能现在最重要的AI新发展就是所谓的“机器学习”了。但是机器学习并不像大部分人所想的那样。它和人类学习非常不同。机器学习其实是从大型数据池中提取非常细微的模式的一系列技术。

  现在最大的、不断增长的电子形式数据源来自各式各样的传感器。摄像头和麦克风是最为明显的,因为它们反映了我们自身看和听的能力,但是还有很多其他的类型。例如,可以度量热、震动、磁、电阻、重量、机械应力等的传感器。

  机器学习让我们可以分析来自这些传感器的大量的数据流,从而构建出一个本地环境实时情况的完整图景。今天,很多普通的机器需要人类来引导和控制它们,比如升降机和吸尘器。但是如果你仔细思考的话,会发现人类的作用只是机器的感知和控制系统。把今天最先进的机器学习和传感器的实时数据相结合,我们就可以填补这份空白并且去掉人类。

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