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智能制造:还记得专家系统吗?

发布时间:2017-12-17 作者:郭朝晖 
关键字:智能制造 
1991年,时任浙大教务处长的俞瑞钊教授亲自给我们上了一门叫做《人工智能与专家系统》的课。20多年以后,当人工智能再次成为社会关注的热点时,“专家系统”却很少有人提及了。近几年,我花了很长一段时间研究工厂的智能制造。当时的感觉是: “智能制造”所谓的“智能”和当下流行的人工智能并无太多的交集。故而几年前我就反复强调,智能制造所谓的“智能”是Smart而非Intelligent。
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    1991年,时任浙大教务处长的俞瑞钊教授亲自给我们上了一门叫做《人工智能与专家系统》的课。20多年以后,当人工智能再次成为社会关注的热点时,“专家系统”却很少有人提及了。近几年,我花了很长一段时间研究工厂的智能制造。当时的感觉是: “智能制造”所谓的“智能”和当下流行的人工智能并无太多的交集。故而几年前我就反复强调,智能制造所谓的“智能”是Smart而非Intelligent。
 
    同时,我也隐约地感觉到:智能制造似乎与专家系统有很深的渊源。大约20年前,公司派我到北京学习一个叫做G2的软件。现在想来,这就是一个专家系统的软件平台。如果说智能制造和专家系统有联系,就应该研究一下这个方向为什么没有走下去、遇到了什么困难甚至陷阱。
 
    于是,我提出了一个问题:“专家系统为什么没落了?”
 
    令我惊喜的是:我的导师胡上序先生也加入了这场讨论。胡先生认为:专家系统应该是对某个实际对象实施人工智能技术的特定软件组合;从这种意义上说,AlphaGo也包含了专家系统的技术。专家系统是针对专业领域、特定问题的,而不是通用的。专家系统要用到适当的地方、解决合适的问题才能发挥有效的作用。
 
    胡先生的这些观点,引发了我的思考。
 
    当年,G2软件的一个前提,强调专业技术人员不善于计算机编程。于是把编程搞得像自然语言一样表达、虽然易懂却很麻烦。但对程序原来说,给编程带来的麻烦比好处多。于是,企业会想:我们并不缺程序员时,花很大代价买这个软件干什么呢? 所以,从这种意义上说,G2的市场定位是有问题的。·按照胡老师的说法,这似乎就是用的场景不对。
 
    按胡老师的观点去思考,企业其实也是用了专家系统给的。在宝钢,我们从日本引进过一个“连铸品质异常模型”的软件,本质上就是一个专家系统;奥钢联的CAQC和最近美国大河公司也是走了类似的路子。但与人们印象中的“专家系统”不同的是:这些知识几乎不需要深度推理,几乎都是用简单的“产生是规则”描述的(其实就是 IF THEN 语句)。
 
    智能制造的路子,大体上可能真是这样的。但是,简单的知识怎么会发挥这么大的作用呢?
 
    我做数据分析时,曾经花了很多时间,却只得到一些“众所周知”的知识、非常困惑。我的师傅王洪水先生就开导我:把人脑中的知识放入计算机、让计算机去执行,这本身就是件很了不起的工作。经过十多年,我对这句话的理解逐渐深刻了:如果把人脑中的知识进行数字化、放入计算机中,就可以实现知识精细化、提高实时性、促进可持续改进、减少人为错误、推动知识传承,可以实现大尺度的复杂优化、推进少人化甚至。
 
    所以,虽然知识还是同一条知识,用的地方不同,价值体现就大不一样了。这大概就是胡老师说的要用对地方吧?
 
    既然这项很有价值的工作,为什么过去推进得很慢呢?
 
    我想,根本原因可能是价值体现问题:也就是说,这个想法的投入产出比在过去不一定合适,而在推进智能制造的过程中,这些工作的性价比会不断提升,产生从量变到质变的变化。
 
    例如,信息集成的结果是现场的问题变得复杂了、人变得力不从心了、知识数字化的必要性就提升了;基础自动化程度提高了,知识应用或者智能化就更加方便了;ICT技术的发展,让优化空间扩大了、技术的实现成本降低了;劳动力成本却提升了.......
 
    所以,虽然逻辑还是原来的逻辑,但经济性却不一样了。OK?
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