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李培根院士:超越不确定性的最好工具就是AI
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2023-12-17 09:46:52
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来源:中国数字经济50人论坛
作者 :i黑马
转自:红山开源
11月25日,第15届创业家年会在北京举办,年会主题为“AI给世界一个确定性”。会上,中国工程院院士、前华中科技大学校长、CCF中国数字经济50人论坛委员李培根以《在不确定性中超越——浅谈产业智能化升级》为主题发表了演讲。
李培根在演讲中表示,企业在解决大量不确定性问题、想实现高质量发展时,AI是处理不确定性问题最好的工具。他认为:“利用人工智能就是通过大数据、人工智能的分析去减少不确定性,这是企业要面对的主要问题。”
以下为创业家&i黑马编辑过的演讲节选:
今天的主题是《AI给世界一个不确定性》,但我们在工作、生活中,都要面对大量的不确定性,很多时候我们在不确定性中都感觉很无助、很无奈。但换个角度想,如果世界没有了不确定性,这个世界就失去了美。所以我们在某些方面要尽可能地消除不确定性,另一方面也要始终需要面对不确定性。
如何在不确定中去超越,是我们做工程、做工业的人需要思考的问题。我今天讲的话题是《在不确定性中超越——产业转型升级》。那我们的手段是什么呢?手段是AI。
01、超越用户的预期
我们过去自动化、信息化处理问题的方式,主要是确定性的、基于因果关系、有固定模式的。但在智能时代,随着大数据、人工智能技术的发展,我们更要面对不确定性的问题。在企业里面有大量的不确定性,比如制造过程、用户体验、开放环境的不确定性等,还有用户的需求和预期等。
现在已经是体验经济的时代,要面对用户体验的不确定性,所以今天的商品或服务,已经内卷到了高度同质化——如何让用户获得更好的体验,已经成为企业的突破口。
体验经济的关键因素是消费者从被动的价值接收者,转为积极参与价值创造的各个环节、成为创造独特体验的参与者。我们要给用户惊喜,就要超越用户预期的体验。这意味着什么?意味着为用户创造体验,即创造一个不确定性给用户。所以我们是一方面要面对用户的不确定性,另一方面还要给用户创造一个体验的不确定性。
现在人工智能已经可以帮助我们去创造一些不确定性了。目前在工业领域、制造领域,机器人正在走出封闭的场景。在一个开放场景里,机器人就需要感知世界,因为环境是动态变化的,所以就需要多模态感知融合、智适应交互等技术。比如在机器人上面装很多传感器、大部分数据需要进行同步处理、并且调用不同复杂度的算法模块等,这里面显然需要人工智能。
当自主移动机器人在开放场景中进一步发展时,我们又提出一个新需求,就是云端机器人。意思是机器人的大脑在云端,而不在本体上。云端大脑非常智慧,它可以指挥很多机器人,让机器人们协同工作更方便;它也包含很多东西,比如人脸识别、人体识别、环境识别、语音识别、自然语言处理等,各种各样的人工智能都需要在云端大脑里具备。
在工业领域,物流对企业来讲非常重要,因为物流呈现了很多不确定性。如何面对这些不确定性,就需要数字技术和人工智能技术。一句话总结,就是使得整个物流过程更加有序,少一些不确定性、多一些有序——就是确定性。
02、复杂关联呈现的不确定性
企业是一个复杂系统,一个复杂的装备也是复杂系统……这些复杂系统里充满着复杂关联,但可能大部分的复杂关联,人类工程师和学者还没有真正认识到,所以传统的自动化还是主要处理确定性、固定模式、基于因果关系的问题。
现在,我们需要利用大数据、人工智能技术去超越确定性问题、处理不确定性问题,要超越固定模式问题、进而处理非固定模式的问题,要超越基于因果关系、进而处理存在复杂关联的因素。
科学过去主要面对的是明知识,比如牛顿定律,可以表达、感受;还有相对论、集合论等,可以表达、但不能感受。但目前在工业和社会中还存在很多大量既不可表达、也不可感知的知识,比如骑自行车,这些都属于暗知识。人工智能处理问题的逻辑,也呈现出不确定性。马斯克曾说过,传统编程具有非常离散的逻辑并且结果非常可预测。但现在的人工智能处理问题,我们是看不明白的。
在工厂和车间里存在着多种多样的随机劳动,生产系统的基本构成要素有很多。每一项要素都可能呈现某些不确定性,因为存在随机劳动。但近年来数字孪生、智能传感、物联网、人工智能等技术的出现,让我们有可能面对工厂和车间生产的不确定性,比如我们可以建立数字孪生工厂来面对不确定性。
数字孪生工厂和物理工厂两者是伴形的,所谓的伴形也就是相互影响。可以一边实时获取工厂里运行的数据,一边数字孪生模型进行分析、仿真,需要调整就马上给出信号并进行实时调整,使得工厂和车间的运行更加有序,二更加有序就是消除不确定性。
企业里有多环节,比如设计、制造、装配、售后服务等,各个部门的多要素都存在不确定性,但我们平时把它们忽略了。讲个简单的例子,任何企业都关心成本,比如采购成本,可见的、可感知的成本有零部件、原材料成本、运输成本等,但还有一些隐性成本不容易感知到。那要怎么利用人工智能呢?就是通过大数据、人工智能的分析去减少不确定性,这是企业要面对的主要问题。
03、劣构问题——解决方案的不确定性
良构是呈现出解决问题的全部信息,它有正确的收敛答案,而不是有很多答案,良构问题的答案是收敛的。
但劣构问题不一样,日常生活中有很多选择带有不确定性,工程中有大量的问题是劣构。最典型的是设计,因为我们要取悦客户,不同的客户喜好不同,所以这种问题的答案不是收敛的。生成式AI工具对于良构问题,它的作用非常大,因为AI掌握很多知识;但对于劣构问题,生成式AI工具也能帮助我们去处理劣构问题。
生成式工具设计的机械结构,其结构不是为了好看,而是考虑了减重、减少材料,甚至避免振动等各因素,设计出的尽可能优化的结构。这是生成式工具在帮助人类进行设计。
第二,企业都希望高质量发展,希望高效、低成本、低碳等。但这些多目标之间往往是矛盾的,如低碳和高效。所以这个问题没有固定标准规定要采取哪些措施,这是典型的劣构问题,AI也可以给我们帮助。
总而言之,企业在解决大量不确定性问题、想实现高质量发展时,AI是处理不确定性问题的最好工具。我也希望未来企业可以在处理大量不确定性中实现智能升级。
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