■邓志东

AI把人工通过标签的形式转移给机器，然后赋予它智能，所以有多少人工就有多少智能，有多高水平的人工就有多高水平的智能。

怎么理解新一代人工智能?人工智能实际上是模拟、衍生和扩展人类智能行为的一门集理论、方法、技术、系统在内的综合性学科。人工智能主要包括感知智能和认知智能。感知智能简单来说就是不需要思考，一秒钟能够做出反应；认知智能，即现在我们的记忆、推理、决策、思维、意识等。

新一代人工智能的进展主要包括：大数据驱动的感知智能取得了突破性进展；以阿尔法狗为代表的深度强化学习在动态博弈类决策问题上取得了超过人类水平的进展；能够通过对抗的方式生成超逼真度、超真实感数据的深层次对抗神经网络取得了非常重要的进展。

其中对工业、产业、产品开发和产业发展最重要的就是大数据的人工智能。人工智能真正产生产业价值，实际上是大数据驱动的，它的供应链价值或产业链价值主要体现在大数据或大计算能力支撑下的深度学习方法在感知智能上取得的突破。

所以它的产业价值就是能够带来感知能力、直觉能力，包括文本分类能力。简单说就是计算机视觉、语音识别、文本分类，包括机器翻译等端到端的、通过学习而不是以前通过人为设计特征这种方式的一种能力。它能够带来这样的方式，是它最大的能力。但是它需要大数据，需要大计算能力，不具有小样本举一反三的能力，识别结果是不可检视的，不能从认知理解角度对识别理解给予可解释性，也没有鲁棒性，没有记忆能力，甚至连常识都处理不了。现在的人工智能是一个弱人工智能，是整个人工智能发展过程中非常初步的阶段，但确实能够带来产业价值。

人工智能落地如此困难，就是因为我们现在对人工智能没有深刻或本质的理解，所以现在人工智能能够做的事情是非常有限的，主要包括四个维度：大数据、计算能力、算法、应用场景。

现在最关键的是应用场景，要选择一个细分的垂直应用领域，解决特别具体的问题。认为它是灵丹妙药，找一个高人来，马上就可以把人工智能遍地开花，这是不可能的。

所谓人工智能就是人工+智能，实际上，它是把人工通过标签的形式转移给机器，然后赋予它智能，所以有多少人工就有多少智能，有多高水平的人工就有多高水平的智能。比如医疗中的CT，这种标签不是给普通人做的，需要国际顶尖医生来做标签，这样人工智能达到的水平就是国际顶级医生的水平，否则就是一个普通医生的水平。

怎么在制造业里落地呢？其实就是要选定一个特定的非常具体的问题。这个问题有什么条件呢？信息化技术比较好，做数字化、网络化，能够源源不断产生大数据，然后对数据进行采集、积累，做清洗、标签，控制标签，对标签进行审核，基本上是80%以上的人力或精力要投入到特定问题、细分问题上做标签。

我们现在看到很多新闻报道说人工智能超过人很多，比如人脸识别，因为它具有完备的数据。真正到人工智能落地的时候，是一个开放环境，是没有完备的大数据的。在这种情况下就不一定能做到人的水平，这是现在算法的缺陷。在这种前提条件下，我们做数据工程，做高质量的大数据，把它转移过去，去赋予它人的智能，让它具有人的水平，在视听觉这种感知能力上接近人的水平，它就有产业价值。

从产线角度来说，比如单批生产设备，要机器人化，这样可以做成自动化，可以代替人，提高效率或质量。整个车间生产设备本身的自动化，也靠人工智能来实现。所以人工智能不管是从信息空间还是从物理空间来说，我们把它叫做信息物理空间（CPS）。实际上智能制造，包括新零售、新制造都是在CPS，一部分是虚拟的信息空间，一部分是实体空间或者物理空间；一部分是网络的，比如说互联网，一部分是实体的，比如说生产设备或实体店、实体分销商。这两部分都需要人工智能的赋能，实现智能化，提高生产效率，同时带来产品品质的提升。

（作者系清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授、中国人工智能产业创新联盟专家委主任，本报见习记者赵利利据其在2019中国制造论坛上的发言整理）