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名家 | 多元智能，逐级进化，协调应用

2017-07-25 工业4俱乐部

小编导读

当今之夏，智能一词，只能用一个字“火”来形容。如果一定要表现其火热程度，则可以用“火、火、火！”来形容，因为已经找不到其它更好的形容方式了。关键是，智能到底是什么？中国发明协会常务理事，英诺维盛公司赵敏先生为您解答！

当今之夏，智能一词，只能用一个字“火”来形容。如果一定要表现其火热程度，则可以用“火、火、火！”来形容，因为已经找不到其它更好的形容方式了。

关键是，智能到底是什么，基本上就没有看到几篇能够清晰论述的文章。

“你也说智能，我也说智能。到底咋智能，谁也没说清。”

“你说斯马特，我说测图灵。他说大数据，算算就能行。”

到底什么是智能？！

一、关于人造智能

本文所讨论的智能，显然不是指生物系统或人所具有的智能，而是由人所创造的各种人造系统所具有的“智能”。

人们之所以对“智能”的认识含糊不清，是因为在制造业界人们过去一百多年的追求，基本上是聚焦在自动化上，而对“智能”或“智能化”一直没有特别清楚的认识和定义。而60年前在计算机信息科学领域虽然发展出了一门“人工智能（AI）”技术，冠之以“智能”二字，但是，工业技术与人工智能，60年来并没有什么交集。

今天，不少不太清楚智能含义的人们比较简单、粗暴地直接借用AI一词，望文生义地以为AI中所言的“智能”二字就是对所有智能的解读。其实，这是一个极大的误会。

笔者认为，工业技术发展出了工业智能，计算机技术中发展出来了人工智能，还有诸如CPS等其它形式的智能，可以统合在一起称为“人造智能”。

在笔者合著的《三体智能革命》一书中，对智能提出了全新的见解与定义：

“智能本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用。”

本文在此所指的生命系统，是广义的生命系统，泛指并适用于一切有生命周期的物质系统，地球上的一切，宇宙间的一切事物，都包括在内。因此，笔者提出的生命系统，包括了诸如自然界中的一切物理实体、生物界有高度智慧的意识人体和由人借助电脑所创建的数字虚体。

二、三体皆有智能

《三体智能革命》作者认为，任何形态的物理实体，诸如自然界的石、木、山、水等生态系统，乃至一个星球，它们都可以在科学效应的支配下，遵循自然规律，感应外界信息，交换物质能量，有序耗散运行。因此，物理实体系统也可以定义为是一种原始的智能系统。而且，不管是在人类尚未诞生的宇宙洪荒年代，还是在未来人类从地球上消失之后，太阳系（或宇宙）中的基本自然规律，都不会有任何改变，都会继续按照其生命周期的节奏，继续以上述原始智能恒久地运行下去。

物理世界孕育出来的意识人体，已经被公认为是智能的样板，是碳基智能。现在AI的定义，也是被解读为：“人工智能是人造系统所具有的一种模仿、拓展和超越人类智能的能力。”

而由人创造的第三体，是基于计算机硬件、软件、网络等技术而构成的数字虚体，则代表了近些年飞速崛起的硅基智能。

智能，关键看从哪一体的角度来定义。

· 如果是从物理实体的角度来定义，合自然，顺天道，按照自然规律来运行，是一个智能系统必须遵循和满足的顶级的基本原则。

· 如果是从意识人体的角度来定义，遂人愿，知人意，是一个智能系统必须达成的设计目标。现在几乎所有的智能产品都是从这个角度来设计的。无论是能感知和监控人体健康数据的可穿戴产品，还是能与人交流对话的情感机器人。

· 如果是从数字虚体的角度来定义，善推理，会学习，即在给定条件下能够通过对大数据的计算而找到其中蕴含的难以为人所认知的规律，最终实现无人监管的机器学习，是一个智能系统必须实现编码目标。

三、智能形式的逐渐演进

笔者认为，智能的发展，是一个渐进的过程。如同罗马并非一天建成。人造智能的形式，也是如同人的智能的发展过程一样，经历了漫长的发展演变过程。

1、人类用掌握的自然规律构建初级智能

工信部原副部长杨学山教授7月16日在“中国大数据应用论坛”发言中指出：“所谓智能，就是一个系统适应、改变、选择环境的能力。”这个观点，与笔者所强调的“智能本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用。”如出一辙。二者都是认定一个“系统”作为主体，都是强调了智能所具有的“能力”，而“感应、认知与运用”自然规律，与“适应、改变、选择环境”，内涵基本相同。

自然规律，就是不以人的意志为转移，一直在我们的身边起作用的科学效应。如汽车转弯必然产生离心力，摩擦必然发热或起电，酸碱相遇必然中和，还有蒸发、冷凝等等。科学效应的特点是，只要达到条件，就必然自动发生，由此而实现产品的功能。

人类研发生产的所有产品、设备，都是为了实现某种“功能”的目的而构建的。然而，很多的机器、设备的正常运行，都必须是“人在回路”的，即由人来监管和操作。由于很多种特殊情况：如人可能根本无法监管；即使人在监管，但是人易疲劳且容易出错；人的操作达不到指定的速度或精度；人不应该出现在这个场景中，等等，而产生诸多问题。

例如早期的机器轧手的生产安全问题，最初的方案都是用机械装置来做某种阻挡，或者让人更小心，但是那时候机器不可能“识别”操作工人的手的位置，因此，工伤事故频发。而红外感应、光电感应传感器或者摄像头面世后，传感器可以识别和判断人手的位置，同时这种判断与机器的动作联动起来，就可以控制机器，当人手在机器下方时，机器不会冲裁下去。

其实，这不是什么高深的“智能”技术，这是利用了科学效应实现的工业智能。海量的工业智能装置在各式各样的企业中、在社会的各个角落里，正在发挥着智能的作用，如宾馆、饭店、会场上方的消防喷淋头，上面的细管里是红色的水银化合物，当其下方温度达到68℃就炸裂，开始自动喷水。不同颜色的玻璃管的动作温度是不一样的，如橙-57℃，红-68℃，黄-79℃，绿-93℃。这实际上已经是一种“智能”装置，遂人愿，知人意，无人监管，长期值守，一旦条件成熟，功能必然发生。

人类在自然规律的启发下，巧妙地利用了科学效应，做出了无数的智能设备，减少了人工的干预，产生巨大的生产力。如果仔细分解任何一台机器设备，其中每一个关键子功能都是由科学效应实现的，例如发动机靠爆燃推动活塞产生动力，洗衣机靠离心力脱水甩干，空调靠相变制冷。

科学效应：效应物质在外部物质属性输入作用影响下所形成的属性输出的特定因果现象。例如，离心力、相变、热膨胀、双金属结构、形变、电场、磁场、电磁场、电致伸缩、磁致伸缩、电致变色、磁流体、压电效应、传导、对流、辐射、毛细管、衍射、电解、爆炸、磁热效应、超导、多普勒效应、马格努斯效应、珀耳贴效应、韦森堡效应等（了解更多的效应，可参阅笔者2016年1月出版的《TRIZ进阶及实战》一书）。

无数的中小企业，并非必须引进“高大上”的智能技术，尤其是并不需要全面引入尚不成熟的AI技术（事实上现在也没有多少实际的工业应用），在现有的数字化工作基础上，把基于科学效应的工业智能用上、用好，就可以解决很多现实问题，让设计与制造活动进入初级智能状态。

2、人类用“计算内核”构建中级智能

当计算机技术成熟之后，特别是嵌入式系统成熟之后，为微型计算机作为“计算内核”嵌入物理设备打下了良好的基础。

所谓中级智能系统，其实就是一种“恒定智能”系统。系统中的所有“智能”，都是根据设计者事先规划好的“工作场景”来发挥功能的。如自感应式的智能洗衣机，无需设定洗衣程序，只要把衣服放进洗衣机洗一洗，传感器就会根据衣服的面料、脏的程度而设定一个合适的洗衣程序。无需人来判断，极大地方便了使用者。但是，即使这种洗衣机已经相当“智能”，但是它还是只能在设备既有的N项洗衣功能中选择一项，并不可能自己开发出来一个新的“N+1”功能。这就是恒定智能系统的意思。

当有大量嵌入式系统的设备开始彼此联网时，CPS（赛博物理系统）的概念就形成了。

CPS诞生于1996年，恰好是AI技术第二次衰落之时，笔者认为，正是因为当时AI技术无法用于工业领域，才有了CPS诞生和发展的大部分理由和存在的价值。因为CPS是不需要AI技术就可以做到比初级的工业智能做得更好的新型智能系统。它遵循“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行”的基本要点，在赛博域的数字系统中实现了对物理设备的精准的、自动化的控制。让“遂人愿，知人意”的活动做得更好。

在现阶段数字化技术推广普及的基础上，大力开展基于CPS的智能系统建设，如智能制造、智能产品、智能服务等，对中国的工业发展和两化融合，有着巨大的现实意义和深远的意义。

3、人类用大数据分析技术构建高级智能

前面两种智能系统，都是在人类已经掌握的知识基础（自然规律）之上而开发出来的。但是，实际上人类所不掌握的知识还有很多，而且，在人脑中还有大量的“知道，但是说不出来”或者是“不知道自己知道”的知识。因为人脑中很多的知识是隐性的，是人类目前还无法完全解释清楚的。

英国哲学家 Michael Polanyi 指出：“我们能比我们自身所意识到的知道更多（We can know more than we can tell）”——这就是著名的Polanyi悖论。Polanyi悖论不仅限制了我们能给别人讲明白的东西，而且也对我们让机器从无知而变得“智能”，形成了一个根本性的限制。一些表面上看起来很简单的人类活动，实际上所需要的人类理解力，比预想的要多得多。而代表了这些“理解力”的隐性知识，实际上是无法从软件开发者的头脑中转移到机器中中，因此凡是需要这些隐性知识的工作，都很难被自动化的机器或数字化的计算机所替代，如创意设计、面对面交流、解决问题的灵感等。

“机器学习”正在逐渐打破这个限制，开放智能系统应运而生。“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行，学习提升”。人造机器正在从大数据中学习，并利用结构化的反馈所呈现出来的规律性，来针对某些特定场景去分析问题、解决问题，同时不断通过学习来提升自己的智能。这是真正意义上的AI。

AI的落地可以通过“AI引擎”的方式来实现，正如《三体智能革命》第四章中所言，“吃进数据，挤出知识”——即 “AI引擎”以离线方式输入大数据，进入机器学习模式，反复迭代分析。从大量的样本数据中总结获得规律，从而在在线使用时，对未知的数据输入进行相应的推断，使得机器在理解该场景的工作规律的情况下，给出智能决策，做出最佳动作。如图1所示。

图1 基于大数据的AI引擎

笔者认为：基于大数据的AI技术，要点在于让机器在对大数据不断的分析迭代过程中，学会人类难以表达或尚不掌握的知识（规律）。

支撑这种AI技术的要素有三点：①经过治理的大数据（有时间标签，有关联，数据完整）；②优化的算法；③强劲的算力。一台航空发动机有近两千个传感器，一次飞行生成的数据以TB计。谷歌汽车在行驶过程中，一秒钟产生的数据就是1GB。因此，如果没有更加优化的算法、强大的计算集群作为支撑，难以在恰当的时间内给出计算结果（如发动机运行规律等）。

四、多种形式智能的分工与合作

通过前面的分析，读者应该可以看出，智能的实现形式和机理，实际上有很多种。即使我们现在经常谈论的“智能制造”，其中的智能也未必是AI，而是更常见的工业智能和CPS智能。如果哪位专家还在强调“智能制造中的智能是人工智能”的话，那么，他不是无知，就是另有目的。

对智能的认识，体现出了我们对我们所生存的自然界的方方面面的认识水平，也离不开我们所必须依赖的三体智能——物理实体、意识人体、数字虚体。三体皆有智能，三体交汇产生了更复杂、更多元、更多机理、更多形式的智能。因此，多种智能形式的分工与合作是必要的。因为对于企业来说，任何一种功能的实现，所需要的技术是“就低不就高”的，因为技术与成本有关，大批量生产的产品，哪怕一个零部件节省了2.5元钱，1000万件就是2500万元的净利润。

例如，在一个需要自动开关、自动调光的“智能路灯”的地方，就不需要计算内核的引入，光敏开关、光敏传感器就足以解决问题；而在一个需要真空泵节能远程诊断和控制的系统，用CPS技术就足以解决问题。

如果科学效应能够解决问题，就不需要嵌入式系统或CPS；如果嵌入式系统能够解决问题，就不需要AI。总之，对于最讲究实用性和精益的企业来说，杀鸡何须用牛刀，刚刚够用为最好。

高大上的AI的使用，一定是在最需要、最能够发挥其用处的场所，即：算人所难算之比特，测人所难测之数据，感人所难感之信息，知人所不知之知识，料人所难料之规律，解人所难解之谜题。例如，无人驾驶汽车；根据机器运行的情况，给出预测式维护的方案；根据零部件加工精度测量结果，给出质量控制的最佳策略；根据市场信息的变化统计，给出最佳的金融投资方向等。

如果未来AI能够较大范围地进入智能制造的话，那么基于AI的制造、基于AI的设计等，都可以让AI迸发出更大活力和能量，让制造业变得更加智能。今天能够比较现实地看到的可能性，就是从基于大数据的AI做起，逐渐让AI从服务业进入到制造领域，乃至设计领域。

五、小结

人造机器从“无知”到变得“智能”，是人类用所掌握的知识给机器赋值、赋智的过程。机器逐渐从一切都由人来操作和执行的“无知”状态，到利用体现客观规律的科学效应来做“感知-分析-决策-执行”的初级智能，到利用计算内核来“感知-计算-分析-决策-执行”的中级智能，发展到利用大数据来做“感知-计算-分析-决策-执行-学习”的高级智能，使得智能的级别和水平不断进化。很明显，在各种研发、生产、服务活动中，“人智”的介入在减少，“机智”的介入在增加。未来，“人智”主要以生产知识为主，“机智”主要以生产产品为主。人与机器的分工日趋合理。人有人的更大的用处！

未来社会，走向智能。但是，并非是什么东西都必须做成智能的。即使需要做成智能的，也是各种形式的智能协调应用，如同机器是各种材质的要素构成一样，各种形式的智能也是各有用武之地。人工智能未来一定会蓬勃兴起，广泛应用，但是人工智能一定不会独霸天下。各种智能形式长期共存，应该是常态。

作者简介：赵敏——中国发明协会常务理事，发明方法研究分会会长，英诺维盛公司总经理。国内著名创新方法专家、两化融合/智能制造专家，走向智能研究院执行院长，核心专家，高级工程师。34年来一直致力于企业如何实现创新、转型的研究与实践，对TRIZ发明方法学、CAX、PLM、KE/KM、精益研发、智能制造、工业4.0、CPS等企业技术创新、管理创新和企业信息化专题有着深入的研究和独到的见解，在国内外媒体和国际国内学术会议发表文章和论文百余篇，为企业解决众多技术难题。著有《创新的方法》、《TRIZ入门及实践》、《知识工程与创新》、《TRIZ进阶及实战》、《三体智能革命》等专著、合著。

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