愛數(shù)無界會(huì)專家訪談|對(duì)話復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授:認(rèn)知智能如何在行業(yè)落地?

第四次工業(yè)革命正在進(jìn)行,智能制造作為其技術(shù)核心,是世界各國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。2015年中國(guó)發(fā)布的《中國(guó)制造2025》以及今年工信部發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃(征求意見稿)》,均明確了大力發(fā)展智能制造的重要性。

愛數(shù)無界會(huì)專家訪談|對(duì)話復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授:認(rèn)知智能如何在行業(yè)落地?

為助力企業(yè)擁抱智能制造,愛數(shù)于12月15日舉辦主題為“認(rèn)知驅(qū)動(dòng)·先進(jìn)制造”的無界會(huì)(一)。在會(huì)前,我們特邀到復(fù)旦大學(xué)教授暨復(fù)旦-愛數(shù)認(rèn)知智能聯(lián)合研究中心主任肖仰華進(jìn)行采訪,從人工智能角度出發(fā),就當(dāng)前智能制造發(fā)展瓶頸以及工業(yè)認(rèn)知發(fā)展前景等關(guān)鍵問題展開深度探討。

愛數(shù)無界會(huì)專家訪談|對(duì)話復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授:認(rèn)知智能如何在行業(yè)落地?

愛數(shù):感謝您接受我們的采訪,能先給我們介紹一下人工智能當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀嗎?

肖仰華:人工智能正在經(jīng)歷從感知智能為主向認(rèn)知智能為主的過渡階段。回望過去,從谷歌在深度學(xué)習(xí)的幫助下,第一次圖像識(shí)別準(zhǔn)確率超過人類,到AlphaGo打敗人類最頂尖的棋手,整個(gè)人工智能的發(fā)展路徑非常鮮明,就是用大算力、大數(shù)據(jù)去喂養(yǎng)深度模型。深度模型本質(zhì)上是一種非線性模型,它能夠從大數(shù)據(jù)中提取人類意識(shí)不到、無法定義和表達(dá)的一些特征,從而解決問題,比如語音識(shí)別、圖像識(shí)別等典型的模式識(shí)別。

但是隨著數(shù)據(jù)紅利消失、算力到達(dá)瓶頸,識(shí)別的準(zhǔn)確率難以提升,這個(gè)時(shí)候就需要知識(shí)來解決問題,只有把各行各業(yè)的知識(shí)用上,才能提升準(zhǔn)確率。

舉一個(gè)例子,在醫(yī)院有兩個(gè)病人,一個(gè)是因?yàn)樾鹿诜窝壮霈F(xiàn)感冒發(fā)燒,一個(gè)是因?yàn)槠胀ǚ窝壮霈F(xiàn)感冒發(fā)燒,兩個(gè)人病情一模一樣,驗(yàn)血、CT等檢查結(jié)果也是相同的,但是病因、診斷和治療方案完全不同,新冠肺炎需要隔離治療,而普通肺炎僅僅需要輸液就可以。如果僅僅通過檢查數(shù)據(jù),是沒有辦法準(zhǔn)確確定病情的,必須要把背景知識(shí)融入進(jìn)來。

認(rèn)知智能因此被提上日程。知識(shí)是認(rèn)知里非常重要的一個(gè)內(nèi)涵,但是認(rèn)知智能已經(jīng)不再只是讓機(jī)器具備知識(shí),而是讓機(jī)器具備知識(shí)之外的認(rèn)知能力。這種認(rèn)知能力除了讓機(jī)器成為有知識(shí)的人工智能,還要有學(xué)識(shí),將來甚至能懂人心,了解行業(yè)的一些基本邏輯和常識(shí)。可以說認(rèn)知智能才是未來,感知智能只是實(shí)現(xiàn)了我們的身體和五官,而認(rèn)知智能本質(zhì)上是幫我們實(shí)現(xiàn)大腦。

愛數(shù):落到具體的行業(yè),比如說制造業(yè)要實(shí)現(xiàn)智能制造,您覺得最大的瓶頸是什么?

肖仰華:就我們的調(diào)研結(jié)果來看,目前制造業(yè)的自動(dòng)化、數(shù)字化水平都處于相對(duì)成熟的階段,頭部制造業(yè)面臨的困惑更多在于企業(yè)沉淀了數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)貫通了流程、建立了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、建立了工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),但是這些數(shù)據(jù)怎么創(chuàng)造價(jià)值,怎么讓制造更優(yōu)、更安全、更高效?

我相信這也會(huì)是將來整個(gè)制造業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。因?yàn)橐坏┢髽I(yè)跨過不缺數(shù)據(jù)的階段之后,就會(huì)面臨數(shù)據(jù)的價(jià)值變現(xiàn)問題,所以智能制造會(huì)碰到的瓶頸,在我看來就是數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價(jià)值——工業(yè)數(shù)據(jù)如何進(jìn)一步的創(chuàng)造價(jià)值,如何創(chuàng)造更大的價(jià)值。

那到底是什么阻礙了制造業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值變現(xiàn)呢?我覺得會(huì)歸結(jié)到剛才第一個(gè)問題,人類沒辦法完全理解整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù),價(jià)值變現(xiàn)不能光靠人,實(shí)際上現(xiàn)在工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜程度不斷升高,絕對(duì)超出了少數(shù)幾個(gè)專家的認(rèn)知水平,只有實(shí)現(xiàn)機(jī)器的認(rèn)知能力,才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值變現(xiàn),達(dá)到讓制造更優(yōu)、更安全、更高效的目的。

愛數(shù):您覺得解決這個(gè)瓶頸的關(guān)鍵點(diǎn)是什么,對(duì)于企業(yè)來說,這其中有什么需要注意的問題呢?

肖仰華:阻礙數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的關(guān)鍵主要還是缺乏認(rèn)知能力,光靠人去理解數(shù)據(jù)是行不通的,機(jī)器至少要適當(dāng)具備人類對(duì)數(shù)據(jù)的理解和認(rèn)知能力。機(jī)器如何具備這種能力?我覺得這可能要經(jīng)過兩個(gè)階段,先從數(shù)據(jù)變成知識(shí),再?gòu)闹R(shí)變成認(rèn)知能力,這也是中國(guó)發(fā)展智能化的戰(zhàn)略路徑。

首先我們需要從行業(yè)數(shù)據(jù)中加工提煉出知識(shí),從而賦能實(shí)際應(yīng)用。這就好比我以前說的數(shù)據(jù)是原油,原油沒辦法直接使用,必須通過加工廠才能提煉出各種各樣的燃油,提煉出各種各樣的石油衍生品,比如塑料制品,這些制品才有可能在我們的應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮作用。

所以,必須要先從數(shù)據(jù)變成知識(shí),再?gòu)闹R(shí)變成能力。第一個(gè)階段考驗(yàn)我們?cè)鯓影褦?shù)據(jù)加工成知識(shí),能不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化;第二個(gè)階段考驗(yàn)我們?cè)鯓影阎R(shí)變成認(rèn)知能力,在這一過程中,大家會(huì)發(fā)現(xiàn)知識(shí)還不夠,還缺乏什么,這就需要我們一直提到的認(rèn)知智能的概念。

愛數(shù):最后談一談您對(duì)制造企業(yè)應(yīng)用認(rèn)知智能的展望吧。

肖仰華:不管從人工智能的技術(shù)趨勢(shì),還是從工業(yè)企業(yè)自身發(fā)展的趨勢(shì)來看,讓機(jī)器具備認(rèn)知能力,進(jìn)而代替人類從事一些體力勞動(dòng)(包括簡(jiǎn)單的腦力勞動(dòng))是必然趨勢(shì)。

根據(jù)我對(duì)工業(yè)企業(yè)的調(diào)研結(jié)果,年輕人正在遠(yuǎn)離工廠,我們的下一代基本不太可能再進(jìn)車間,再渾身機(jī)油的去運(yùn)維設(shè)備,這些工作將交給機(jī)器和機(jī)器的大腦完成,人只需要在大屏幕后通過人機(jī)混合的智能形態(tài)來干預(yù)整個(gè)工業(yè)的生產(chǎn)制造和各個(gè)環(huán)節(jié)。這個(gè)趨勢(shì)是不可逆轉(zhuǎn)的,這將是一條難而正確的光明之路。

之所以說難,是因?yàn)楣I(yè)場(chǎng)景和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景不同,無法單單靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。在工業(yè)認(rèn)知智能的實(shí)踐過程中,所有數(shù)據(jù)都是工業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)生的,如何獲取和表達(dá)員工的經(jīng)驗(yàn)也是一大挑戰(zhàn)。消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)可以完全靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),借助海量數(shù)據(jù)挖掘出用戶的興趣愛好和意圖,但是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是知識(shí)密集型產(chǎn)物,整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)系統(tǒng)是知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè),所以它一定是強(qiáng)知識(shí)應(yīng)用的,一定要把工業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)融會(huì)貫通。

現(xiàn)在的工業(yè)系統(tǒng)過于復(fù)雜,傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)已經(jīng)無所適從。我曾經(jīng)碰到過一些案例:一個(gè)故障發(fā)生之后,部門專家坐在一起論證,一個(gè)月都解決不了故障問題。沒有任何一個(gè)專家能夠應(yīng)對(duì)整個(gè)系統(tǒng),開發(fā)系統(tǒng)的人員流轉(zhuǎn)后,早就沒有人對(duì)系統(tǒng)的全貌有認(rèn)知能力。而數(shù)據(jù)能學(xué)到一些專家意識(shí)之外的系統(tǒng)規(guī)律,所以數(shù)據(jù)加知識(shí)融合的道路,是實(shí)現(xiàn)工業(yè)認(rèn)知的一條基本路徑,但是這條路還有很多事情要做,還有很多困難、很多問題需要解決。

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