是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)副總裁 Jeff Harris

在我們周?chē)恳粋€(gè)領(lǐng)域,，無(wú)論產(chǎn)品是先進(jìn)還是普通，似乎都能看到人工智能（AI）的影子,。利用人工智能來(lái)為產(chǎn)品賦能,，光是想想就已經(jīng)讓人心馳神往,，因此您自然會(huì)相信這樣的主張。然而,，大部分的主張并沒(méi)有說(shuō)明人工智能的作用,，也沒(méi)有說(shuō)明制造商憑什么可以信心十足地做出這樣的主張。我內(nèi)心屬于工程師的那一面總是對(duì)物品的構(gòu)建方法充滿(mǎn)好奇,。之所以如此,，是因?yàn)槲覍?duì)“黑匣子”這個(gè)理念不感冒——這個(gè)理念認(rèn)為我們不需要了解計(jì)算如何進(jìn)行編程。

那么,，就讓我們一起來(lái)打開(kāi)這個(gè)盒子,，揭開(kāi)人工智能的面紗看一看。要想實(shí)現(xiàn)人工智能,，您首先要滿(mǎn)足兩個(gè)要素：（1）能夠測(cè)量某些參數(shù)并且了解測(cè)量結(jié)果的含義,；（2）學(xué)習(xí)能力。第一個(gè)要素涉及計(jì)量學(xué),，也稱(chēng)為計(jì)量科學(xué)研究,。第二個(gè)要素稱(chēng)為機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）,，它讓系統(tǒng)能夠辨別不同于預(yù)期結(jié)果的測(cè)量值，并且在不需要明確編程的情況下改變操作,。

數(shù)據(jù)收集能力

計(jì)量學(xué)側(cè)重于深入了解某種特定的測(cè)量,。這種測(cè)量既可能是像電壓、接地或溫度測(cè)量一樣簡(jiǎn)單而獨(dú)特,，也可能像飛行器控制面或復(fù)雜的制造裝配線一樣具有多模態(tài)功能,。

·測(cè)量深度：無(wú)論是測(cè)量單個(gè)參數(shù)還是測(cè)量多個(gè)參數(shù)，測(cè)量精度決定了您能夠達(dá)到哪種程度的可編程能力,。例如,，以 1/10 伏的精度測(cè)量 3 伏系統(tǒng)就不會(huì)像以 1/1000 伏的精度測(cè)量同一個(gè)系統(tǒng)那樣有洞察力。

·數(shù)據(jù)饋送：測(cè)量數(shù)據(jù)只有在可用于數(shù)據(jù)饋送時(shí)才對(duì)算法有幫助,。在上面的示例中,，如果傳感器能夠以 1/1000 的精度進(jìn)行測(cè)量，但受到數(shù)據(jù)總線的限制,，其數(shù)據(jù)饋送輸出只能精確到小數(shù)點(diǎn)后一位,，那么額外的精度就不能為算法所用。

·多個(gè)數(shù)據(jù)饋送：在可能的情況下,，測(cè)量的參數(shù)越多,，做出的決策就越有效。舉個(gè)例子,，如果能夠以 1/1000 的精度測(cè)量電壓和溫度,，您就能夠?qū)囟茸兓c電壓波動(dòng)聯(lián)系起來(lái)。

進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)把來(lái)自多個(gè)源頭的數(shù)據(jù)提供給用以模仿人類(lèi)學(xué)習(xí)方式的算法,，從而逐步提高算法的準(zhǔn)確性,。獲得數(shù)據(jù)饋送后，您還需要三個(gè)基礎(chǔ)模塊才能實(shí)現(xiàn) ML：解釋數(shù)據(jù)的算法,、具有響應(yīng)式結(jié)果的預(yù)期結(jié)果表,、反饋環(huán)。

·算法：一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的真正“智能”體現(xiàn)在它能夠獲取數(shù)據(jù)饋送輸入,，運(yùn)行一組計(jì)算/指令,，并解釋輸出。解釋指的是它能夠分辨輸出計(jì)算是否在預(yù)期范圍之內(nèi),，然后根據(jù)該輸出執(zhí)行新命令,。在前面的示例中，如果不僅電壓測(cè)量結(jié)果遠(yuǎn)超預(yù)期范圍,，而且溫度也高于標(biāo)稱(chēng)值,，那么算法可能會(huì)啟動(dòng)內(nèi)部風(fēng)扇。

·預(yù)期結(jié)果和響應(yīng)式結(jié)果：以最簡(jiǎn)單的方式來(lái)解釋的話,，預(yù)期結(jié)果可以是數(shù)據(jù)饋送輸入與一系列響應(yīng)式命令組合而成的“查找”表,。表格越全面,，ML 就越成熟、越有價(jià)值,。交互性更高的 ML 可以執(zhí)行一步步變更,，例如根據(jù)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)改變無(wú)人機(jī)的航向，從而避開(kāi)障礙物,，這一操作同時(shí)需要持續(xù)的感知和不斷的調(diào)整,。

·反饋環(huán)：最后一個(gè)要素是反饋環(huán)。它允許系統(tǒng)驗(yàn)證其操作是足夠的還是需要進(jìn)一步改進(jìn),，并且能夠幫助系統(tǒng)調(diào)整參數(shù),，從而提高未來(lái)的性能。

增添多個(gè)針對(duì)大型系統(tǒng)不同方面的 ML 功能,，增加更多傳感器數(shù)據(jù),，從而在更復(fù)雜的系統(tǒng)層面實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。先進(jìn)的 ML 可以在遇到新的傳感器輸入組合時(shí)將其添加到“查找表”中,，制定其它類(lèi)型的響應(yīng)式結(jié)果指令,，并衡量執(zhí)行的響應(yīng)的充分度。這些就成為了自我調(diào)整算法,，從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí),，從而預(yù)測(cè)結(jié)果,。訓(xùn)練的算法越多,，輸出就越準(zhǔn)確。

人工智能

既然擁有了可訓(xùn)練的算法,，那么您就在很大程度上可以實(shí)現(xiàn) AI 交付,。您需要從一系列 ML 引擎中獲得輸出，然后將它們與充足的準(zhǔn)則和迭代相結(jié)合,，以便算法做出實(shí)時(shí)決策,。當(dāng) AI 算法處理數(shù)據(jù)、

迭代,、考慮新數(shù)據(jù)進(jìn)入的迭代響應(yīng),，以及使用組合來(lái)選擇輸出時(shí)，它就進(jìn)入了決策狀態(tài),。這個(gè)永無(wú)止境的循環(huán)促使 AI 不斷學(xué)習(xí)并提高決策質(zhì)量,。整個(gè)過(guò)程既可能像電壓和溫度傳感器回路一樣非常簡(jiǎn)單，也可能像攻擊型無(wú)人機(jī)的飛行控制系統(tǒng)一樣復(fù)雜,。

人工智能的 DNA 標(biāo)記

如何預(yù)測(cè) AI 算法的性能,？就像了解人類(lèi)一樣，您可以通過(guò) DNA 標(biāo)記來(lái)了解 AI 算法,。從最基礎(chǔ)的層面來(lái)看,，具有人工智能的機(jī)器能夠仿真人類(lèi)感知信息,、處理信息和對(duì)信息做出反應(yīng)的方式，并針對(duì)給定的條件修改工作流程,，從而代替人類(lèi)參與決策循環(huán),。從本質(zhì)上講，您可以查看三個(gè)常見(jiàn)的 DNA 標(biāo)記：

1.測(cè)量和仿真的效果：了解制造商的測(cè)量能力,，了解他們是否擁有創(chuàng)建數(shù)字孿生環(huán)境所需的充足知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),。

2.算法、分析技術(shù)和洞察力：開(kāi)發(fā)人員對(duì)信號(hào)核心特征的了解程度以及這種程度與預(yù)期響應(yīng)的關(guān)系將決定預(yù)期結(jié)果“查找”表的深度,。

3.工作流自動(dòng)化知識(shí)：從系統(tǒng)層面上理解多次迭代的 ML 輸出如何協(xié)同工作,，從而優(yōu)化預(yù)期結(jié)果。

有鑒于此,，人工智能算法的質(zhì)量與以下兩個(gè)方面有關(guān)系：

1.深度——理解指定測(cè)量領(lǐng)域中測(cè)量結(jié)果的能力

2.廣度——人們擁有的深度知識(shí)所涵蓋的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)量

這向我們指出一個(gè)事實(shí)——如果實(shí)施得當(dāng)?shù)脑?，人工智能并不是一種被過(guò)度炒作的新興技術(shù)。相反,，工程師可以借助它來(lái)管理復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的新設(shè)計(jì),。

正如未來(lái)學(xué)家 Gray Scott 所言，“到 2035 年,，人腦不可能也沒(méi)有辦法與人工智能機(jī)器相匹敵,。”工程師們意識(shí)到了這一點(diǎn),，并且開(kāi)始將 ML 和 AI 融入他們的系統(tǒng),。人工智能的誕生要?dú)w功于充滿(mǎn)智慧且積極進(jìn)取的工程師。他們了解測(cè)量科學(xué),，充分理解為開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建數(shù)字孿生可能會(huì)得到的系統(tǒng)特性,，并志在讓工程走上新臺(tái)階。