工业4.0术语:KA知识自动化
“知识工作自动化”从何而来
这是2013年出现了一个奇怪的词语,让许多人摸不着头脑。
麦肯锡在《展望2025:决定未来经济的12大颠覆技术》中,研究了那些技术会对未来经济影响产生重大影响。
出乎意料,报告对“知识工作者自动化”(Knowledge-workerAutomation)备加推崇,将其视为位居第二的颠覆性技术。
麦肯锡2013年报告
从这里开始,知识工作者自动化,一骑绝尘,进入了人们的视野。麦肯锡认为,知识工作者,如律师,设计师,医生等等,将会有大量的工作,可以通过软件来完成。 结论让人大跌眼镜。要知道,它是力压云计算、机器人、增材制造、甚至是物联网而登上亚军之位。
这个出乎意料的角度,引起了人们广泛地思考:人脑的工作,真的可以被自动化实现吗?
然而,这个问题并不给人留下太多的思考时间,人脑的挑战者便一一登上历史舞台。
2016年IBM的沃森在拉斯维加斯的电子消费品展上一炮打响,蓝色巨人瞬间点燃了全球的“认知计算”的火把。认知计算,陌生的词语,立刻挂在了所有的的嘴边。
随后谷歌的阿尔法狗AlphaGo在围棋赛中战胜人类顶级对手,直接挑战了人们对于机器和软件的思维极限。
一时间,人类的思维与机器的较量,炸窝了。而这一切,都是基于“知识工作者自动化”的实践和发展。在国内,我们将其定义为“知识自动化”。
工四100术语定义:知识自动化,是一种可执行知识工作任务的智能软件系统。
它除了包含传统的规则、推理和显性表达式之外,也对隐含知识、模式识别、群体经验等进行模型化,并借助软件化的方式,形成可执行的知识软件系统。这将大大解放知识工作者的重复性劳动。
中国的两化融合,IT技术搞得很快,引进的也很多。然而困境也很多,其中之一就是人低估了IT技术与工业化技术的分离度。
毫无疑问,信息化和工业化的投入有个匹配的关系。
目前在许多领域,信息化的投入已经力度很大,比如国内许多院所和企业,几乎拥有了所有的先进软件和IT系统,但跟国外的设计与制造能力相比,仍然有很大差距。
实际上,这就像写文章,原来是用纸和笔写,现在用word在计算机里写。手段虽然已经是信息化了,但word和计算机是不能保证能写出好文章的。
因为写出好文章的关键还是在人的大脑里存储的知识、经验、方法。
道理相通。要实现两化融合,就要实现工业技术的可描述性和显性化表达。而目前,我国的工业化目前受到的重视远远不够,尤其是工业技术体系,这方面比较匮乏。
而如果无法将工业技术表现为可以数字化的知识,那么IT技术就很难渗透进去。
工业技术体系不成熟,成为设计与制造最大的拦路虎之一。许多企业在搞设计研发,大量是靠直觉,没有可靠的知识传递,也没有知识积累。
实际上,知识自动化,是工业化和信息化深度融合的必经之路。
工程科技人员普遍存在“80%劳动,20%创造”的现象:一个设计开发工程师,往往大量时间花费在重复、搜找等工作上,80%的时间用于重复劳动,只有20%的创新时间。
可怕的浪费,耽误不起的时间,和脆弱的工业技术体系积累。
而知识自动化正是致力于将人从重复劳动中的沼泽地解放出来。

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