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人工智能在智能制造中的作用

时间:2019-04-14 10:01:34 来源:斗牛棋牌下载 作者:匿名



智能制造是先进制造技术与信息技术的深度融合。它是中国传统产业转型升级和战略性新兴产业发展的共同推动技术。智能制造与第四次工业革命相对应。在九大技术支柱中,工业物联网,云计算和工业大数据基于三个基本的分布和连接。工业机器人和3D打印是两个主要的硬件工具。知识工作自动化和工业网络安全是两个主要的软件支持,而虚拟现实和人工智能是未来的两大牵引技术。

什么是人工智能?

人工智能是一种机器智能,是一种由机器模拟或模拟人类智能的系统或学科。人工智能的主要研究内容包括认知建模,知识表示,推理与应用,机器感知,机器思维,机器学习,机器行为和智能系统等,推理,知识,计划,学习,交流,感知,运动,操作等。这些是人工智能研究的基本内容。

说到人工智能,有一位绅士不禁提到—— Alan Turing。他既是计算机之父,又是人工智能之父。图灵测试是用来确定机器是否智能的测试,由他提出并以他的名字命名。 1956年,十多位着名科学家聚集在达特茅斯,花了两个月的时间讨论人工智能问题,并在60多年前开辟了一个新的跨学科领域的——人工智能。 。在过去的60年里,人工智能可以说经历了风风雨雨。

三波人工智能

有三个主要的人工智能学校。第一个教派通常被称为逻辑主义,也称为象征主义。核心是象征性推理和机器推理。符号表达用于研究智力和研究推理。第二个教派叫做连接主义。核心是神经网络和深度学习,模仿人类神经系统。它以计算方式呈现人类神经系统模型,并用它来模仿智力。第三个部分是行为主义,它主张控制,适应和进化计算,目前提及较少。第一波人工智能是从1956年到1976年,主要是由于象征,机器证明和人工智能逻辑的迅速发展。当时最大的成就是专家系统和知识工程。人工智能在发展的早期非常流行,并且广泛乐观。 1958年,也就是人工智能诞生两年后,两位大师(西蒙和纽厄尔)提出了一个着名的预言,预言许多事情可以在10年内通过人工智能解决。例如:

在10年内击败国际象棋冠军

在10年内发现并证明有意义的数学理论

可以在10年内写出美丽的乐趣

可以在10年内实现大部分的心理学理论

然而,20年后,知识工程中设定的雄心勃勃的目标大多难以实现。明斯基1979年的文章《K-lines:A Theory of Memory》基本上否认了大规模神经网络学习的能力,而象征主义和连接主义已经消失了。人工智能进入了第一个低潮,冰河时代。

1976年至2006年间的30年是第二波人工智能。在这波浪潮中,经过几个里程碑,连通主义重新出现。其中,1986年提出的BP网络首次证明了神经网络的学习和训练过程可以收敛,可以说是整个人工智能波的基础工作。

尽管神经网络理论的完善使连接主义重新出现,但直到2006年,人工智能仍然无法走出实验室的理论研究,并且很难将其应用于该行业。 2006年,Geoffrey Hinton和Yann LeCun以及Yoshua Bengio发表了一篇开创性的论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》(深度信念网络的快速学习方法)),理论上解决了原始神经网络规模无法扩展的问题,只能处理单一情况无法处理复杂情况,直接推动深度学习理论的突破,一路走到今天的高度,第三次是人工智能浪潮。从本质上讲,第二波和第三波在方法上并没有根本的不同。不同之处在于深度学习的成功。卷积神经网络模型和参数化训练技术的硬件和进步的进步是促成深度学习成功的两个重要因素。