智能制造及其人工智能的概述

張道配

1 引言

迄今為止，人類歷史上發生四次工業革命，無不影響我們的日常生活及其國家的發展。始于18 世紀 60 年代發生的工業 1.0革命也稱第一次工業革命，是以發明蒸汽機為主要標志的蒸汽時代；始于20 世紀初發生的工業2.0革命也稱第二次工業革命，是以發明電為動力的電氣時代；始于20 世紀 70 時代早期發生的工業革命3.0也稱第三次工業革命，是以發明信息和電子技術相結合的電子信息時代；目前發生及我們所能感受到的的工業4.0革命也稱第四次工業革命，是以充分利用數據技術、無線網絡技術、嵌入式技術、機器學習技術等多個領域技術為主要標志的現代信息技術時代，亦是我們目前比較流行的智能制造時代[1]。

作為其它發達國家，比如說美國、德國、日本、英國、韓國，都已經紛紛采取積極的措施力爭搶占智能制造的制高點。這些發達國家也都將智能制造行業納入國家發展戰略的層面，積極采取措施實施智能制造戰略。

2人工智能與智能制造簡述

智能制造的內涵其中一種解釋就是中國科技部組織在2012 年的《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》指出的：智能制造是面向生產產品的生命全周期，在利用信息化技術制造產品中的泛在感知。智能制造技術其實是集現代傳感器、計算機網絡、生產的自動化、擬人化等先進智能制造技術的基礎上，以智能化感知人、機、環、料、法、測綜合交互的技術。

人工智能技術是一門研究人與計算機控制的新興學科，主要目的就是在計算機上輸入一些預先設定好的程序從而讓計算機完成預定的行為及其思維的過程。比如計算機模擬人的計算能力、模擬人的駕駛車輛的的能力（無人駕駛車技術的廣泛應用）、模擬人的思考能力（人的邏輯推理能力）等等。人工智能技術不僅僅是單純的一門學科，它其實幾乎涵蓋社會科學學科與自然科學學科中的所有學科，并與學科相互促進，以達到相互之間更快、更好的融合發展。

智能制造系統可以抽象智能系統全局抽象模型，若是將模型進行更進一步的剖析仍然是另一種更具有全局行、更具有深刻性的新型智能制造系統模型[2]。

若將智能制造系統全局模型做進一步的深刻剖析即可得到智能制造系統的原理模型，深刻闡述“客體/環境”如何激發“主體”智能行為。揭示人工智能的工作機理，也就是人工智能的工作內涵。人工智能與智能制造之間的內在關系.

從文獻中可以得知：智能制造系統并不是嚴格上的追求用人工智能取代人在智能制造中的地位，相反人，智能制造，人工智能都是為了完成某項共同的任務而產生的分工不同，三者是有機的統一整體，從總體上來說人確實處于主導地位，這是人的本質所決定的。智能制造的內涵就是具有全部制造的特性之外，同時還具有制造資源向生產產品轉化的這一鮮明特征。不可否認的一點便是人工智能在生產制造中的任何場所的應用都屬于智能制造的范疇，它就是智能制造的具體實現步驟，具體實施措施，人工智能就是智能制造在不同范圍內、不同層次內的實現方式。人工智能只是智能制造中的一個節點而已，如同人類專家同樣是智能制造中的一個節點一樣，智能制造與人工智能的簡單邏輯關系。

3 人工智能理論

人工智能理論目前主要有：專家系統、模式識別、自動程序設計、人工神經網絡、機器人學等理論[3]。

3.1 結構模擬方法

“結構模擬”方法是將人工智能定位在人類大腦的大腦皮層，模擬人的大腦各個區域的功能及其職責，持有這種觀點的人認為只要人類能夠模擬出大腦皮層的各個結構組織，人工智能就將成功。人的大腦皮層結構錯綜復雜并非簡簡單單的邏輯關系所能決定的，它需要人類長期進行更深入的研究及其探索，為早日實現人工智能做好準備。

3.2 功能模擬方法

功能模擬方法是上世紀50年代出現的，持有功能模擬方法的人認為人類大腦的功能和計算機的功能在某些特定領域內是等效的，這種等效稱為物理符號假設等效。據此計算機可以用來模擬人類大腦功能的功效（主要是指人類的邏輯思維表達），其實就是計算機的程序自動編寫問題。這種方法的后來演化為在專門領域內知識支持即我們所稱的專家系統，專家與用戶之間的問題及其解決方案形成程序輸入計算機中，經過大量數據的積累形成一定的數據庫，計算機在遇到類似問題時通過邏輯思維及其推算調用知識庫中的問題及解決方案從而快速準確的處理問題.

3.3 行為模擬方法

于上世紀90年代開始的行為模擬方法，行為應對這種問題的模擬方法就是當系統受到外來刺激的時候，計算機系統能夠產生類似于人的正當應對問題的能力也就是人類感知-動作的基本原理。行為模擬方法的感知-動作系統原理模型。

4 人工智能主要應用領域

目前人工智能主要應用在專家系統、模式識別、自動程序設計、人工神經網絡、機器人學等領域[4]。

4.1 專家系統

專家系統其實是一個計算機系統智能化的結果， 類似于人類專家系統，專家與用戶之間的問題及其解決方案形成程序輸入計算機中，經過大量數據的積累形成一定的數據庫，計算機在遇到類似問題時通過邏輯思維及其推算調用知識庫中的問題及解決方案從而快速準確的處理問題，典型的專家系統模型如圖7所示。專家系統是人工智能中最活躍同時也是最重要的一個應用領域，專家系統是將人工智能從理論研究向實際應用的杰出典型。專家系統廣泛應用在教育、醫學、檢查等眾多領域，將專家系統應在實際領域內的成功典型案列都帶來了非常可觀的經濟效益。

4.2 模式識別

模式識別是指對表征事物或現象的各種數值、文字或者邏輯關系進行處理和分析，以對事物或現象進行辨認、描述、解釋和分類的過程，是人工智能的重要組成部分。現在模式識別已經廣泛應用在偵破刑事案件以及多國語相互翻譯上面。

4.3 自動程序設計

自動程序設計是要求計算機能夠自己根據不同目標來自動編寫計算機代碼的，并要求既可以用高級語言編程也可以用英語描述算法。自動程序設計已經廣泛的應用在流水線控制及其軟件工程領域。自動程序設計流程。

4.4 人工神經網絡

20世紀80年代興起的人工神經網絡，人工智能網絡是從從信息處理角度來研究，它是對人腦神經元網絡進行抽象，建立簡單神經網絡模型，按不同的內在邏輯連接方式組成不同的物理神經網絡。典型的人工神經網絡。

4.5 機器人學

由于科學的發展、人類的進步，日益增長的錯中復雜的問題，如海洋的開發、太空環境的需要，人類無法做到，因此機器人學應運而生。機器人學科是一門極其復雜的學科除傳統的機械系統及其控制系統外，還需要研究各種各樣的傳感器技術比如聽覺傳感器、視覺傳感器、觸覺傳感器等等，還需要研究機器人語言學科及其智能控制軟件。很值得慶幸的是各國都在投入大量的人力物力財力進行研究與開發。

5結論

本文全面綜述了人工智能及其智能制造的發展過程、理論研究、應用領域及其展望，為人工智能技術及其智能制造技術提供寬廣、深厚的技術及其實踐基礎，并將有力促進人工智能及其智能制造的迅速發展與廣泛應用。

參考文獻：

[1] 黃閃閃.科學辯護的辯護 ：從人工智能中的溯因推理看[J].自然辯證法研究，2016，（1）.

[2] 尹行 . 淺析計算機人工智能技術的發展與應用 [J]. 科技視界 ，2015，15：130+228.

[3] 李金華. 德國“工業 4.0”與“中國制造 2025”的比較及啟示[J]. 中國地質大學學報 （社會科學版）， 2015， 15（5）：71-79.

[4] 鄒蕾 ， 張先鋒 . 人工智能及其發展應用 [J]. 信息網絡安全 ，2012（2）：11-13.