人工智能技术异化现象-人工智能智能化程度

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术异化现象的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术异化现象的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能与人工制造的关系？

人工智能与人工制造的关系？

人工智能是计算机科学的一个分支。人工智能的发展可以分为两个时期，第一代人工智能主要以符号智能为主，也就是靠逻辑推理来做出简单的判断，并不是非常智能化，第二代主要以机器计算为主，靠着机器像人一样收集数据不断学习，积累经验，再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验，最终实现智能化操作。

那智能制造又是什么呢？制造业是工业的基石，是国民经济的支柱产业。目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。最为我们熟知的就是无人驾驶汽车了，他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起，满足人类的各种出行需求；还有一些制造业完成的智能化产线改造也算是智能制造，传统的产线没法系统化管理，出现问题不能及时反馈，无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等，智能化产线不仅解决了这些问题，而且能提高生产效率和工作效率，并有效地降低了生产成本。

所以人工智能和智能制造并不能混为一体，智能制造算是人工智能和众多技术融合发展的结果！

随着科技的不断前进,“人工智能+制造”模式应用越来越广泛。但制造业的智能化过程与过去制造业的自动化有实际的差异,智能化并不等于自动化,更不等于无人化,而如何走向智能化,关系到求解现阶段的AI制造困境,以及加工制造业转型升级的真正落地。而现阶段,人,依然是智能制造的核心。

自动化追求的是机器自动生产,本质是“机器换人”,强调大规模的机器生产;而“智能化”追求的是机器的柔性生产,本质是“人机协同”,强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。

可见,智能化一定不等于无人化。在推动大量智能制造过程中,只有通过机器和人的共融,推动这种决策思考的变化,才能让人的工作能力和方向得以拓展,让机器的的赋能实现最大化。

因此,人工智能+制造所追求的,不是简单的“机器换人”,而是将工业革命以来极度细化甚至异化的工人流水线工作,重新拉回“以人为本”的组织模式,让机器承担更多简单重复甚至危险的工作,而人承担更多管理和创造工作。

显然,想要实现人机共融的加工制造智能化,必然要经历从人到机器的过程。只有当机器融合了更多智能可能,才有可能拓展更多能力。

工业机器人的应用是这一阶段的重要标志,工业机器人作为工业化和信息化的完美结合,以其天然的数字化特性,打通了单个生产设备到整个生产网络的连接,进而支撑起第四次工业革命的应用场景。

如果说,过去二十年互联网的发展联通了智能时代下的每一个人,那么未来二十年工业智能化发展将会联通每一台工业机器人,从而带来生产效率乃至生产方式的全面革新。

但在实现从人到机器的过程中,工业机器人还需要具有能够在复杂和非典型的环境里与人进行互动的属性,只有灵活和便捷,才能满足人机共融的发展条件,对制造业智能化作全面的部署。此外,对于机器的部署还应具有可拓展性,即需要搭载更多智能化的平台来拓展工业制造的应用场景。

当前,人工智能与制造业融合应用已具备一定的基础,但是仅仅依靠单点的人工智能将企业升级到另外一个管理水平显然不可取,想要在制造的人工智能之路上加速,更应该从产业的整条价值链来优化提升。所以,现阶段的人工智能制造业还有待更新。

到此，以上就是小编对于人工智能技术异化现象的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术异化现象的1点解答对大家有用。

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