裝修房子時,有這樣一種業(yè)主:非常強勢,只管提出要求、很少和設計師商量設計和施工的可行性。這時,設計師勉強設計出來了,看起來似乎很漂亮,用的時候卻會有很多問題:如樓梯臺階過高、過道過低等,還可能存在安全隱患。
一些官員和“專家”討論技術問題,就像這種業(yè)主:不管技術和經(jīng)濟的可行性,只關心他希望得到什么;只知道唱出一些迷人的口號,卻從不思考怎么落地。這些人往往不懂得技術的具體功能和實施方法,只是腦子中有個“空中樓閣”,就催著企業(yè)去做。
現(xiàn)在,他們談人工智能、智能制造就是這樣;越是不懂的人,膽子和口氣就越大、圖景描述也越美——反正實施的事情他不管。其實,他們連效果也未必真的關心。很大從程度上只是葉公好龍。
推進人工智能,其實會面臨很多困難。
例如,從技術角度講,要把問題轉化成人工智能問題需要兩個前提:1、把決策問題轉化為“做選擇題”;2、能判斷或評價“選擇結果”的“對錯或者好壞”。有了這兩個前提,人工智能、大數(shù)據(jù)等算法才有用武之地。這兩個問題看似簡單,在推進過程中卻很麻煩。
比如,“做選擇題”就要把全部可能的做法羅列出來,變成CheckList。在工業(yè)企業(yè)中,這種事的工作量很大,可能會麻煩到難以想象。而且,我們的技術人員往往沒有這種文化和耐心,往往直接給你否掉。再如,對“對錯和好壞”評價,有時候是靠物理實驗獲得的,不是靠IT可以實現(xiàn)的。不做事的專家和官員喜歡呼吁別人做:要是讓他自己做,恐怕就沒那么激動了。
從經(jīng)濟角度講,人工智能需要找到合適的場景才能具備經(jīng)濟性。如果純粹是為了寫論文、吸引眼球、完成政治任務,可以不考慮這個問題。但工業(yè)企業(yè)首先要生存,經(jīng)濟性是不能不考慮的問題。多數(shù)企業(yè)也沒有這種“賠本賺吆喝”的意愿。而最適合人工智能的場景,往往是少數(shù)行業(yè)、尤其是高端行業(yè)才具備的,是“可遇不可求的”。并不是所有的企業(yè)都有這個需要,正如“叫花子家里不需要御廚”。
企業(yè)在從事這些工作之前,應該仔細想一下:你明確目標了嗎?準備好付出代價并接受各種挑戰(zhàn)了嗎?要搞先進的東西,要先有點本事:沒有關羽的能耐,就不要急于“溫酒斬華雄”、也不要忽悠別人去“斬”,否則被斬的就是自己。我們之所以重視新技術,往往是因為產(chǎn)業(yè)革命拐點的到來。要理解這個拐點,單單懂得科學理論是不夠的,還必須了解工程和技術方法,乃至經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)特點。所以,不懂,往往才是常態(tài)。但有些根本不了解工業(yè)規(guī)律、靠論文或當官起家的人,卻急急忙忙地給人講智能制造如何在工業(yè)界應用了。
在我國,我親眼見證過很多“過熱”引發(fā)的問題。最重要的問題還不是浪費錢財,而是對文化氛圍的破壞。有的企業(yè)和專家迎合國家政策,只是圖名、圖利,而不是安心做事。“天下大事,必作于細”。做大事都是要從細節(jié)入手,調子高的人往往自己不做事、而是指揮別人做事、做錯了自己也不負責。要把細節(jié)做好,往往要“慢工出細活”,快了反而做不好。在過熱的背景下,安心做細活的人更容易被逆淘汰。所以,“過熱”不僅浪費錢,把本來該做事的人和隊伍也廢了。
我總覺得,政府官員過多地介入自己不懂的特定學術領域,不是件好事情。政府過于熱情的話,就會涌現(xiàn)出一批“葉公好龍”式的人工智能公司。今年上海曾經(jīng)引進某個智能制造方面的企業(yè),并作為業(yè)績夸耀。我當時就覺得這個企業(yè)不怎么靠譜,發(fā)展太快、人才隊伍太嫩。結果,最近丑聞就出來了。規(guī)律就是規(guī)律,領導和專家說了也不算。
潑完冷水再送杯熱茶:對于那些認認真真搞技術的企業(yè)和專家,表示衷心的敬佩。讓我高興的是:這樣的企業(yè)在中國開始出現(xiàn),并越來越多。但這些企業(yè)往往都有十年左右的積累,在聚光燈亮起之前就默默地工作,并不是現(xiàn)在才去趕熱點。
歐姆龍創(chuàng)始人(名字叫立石一真)說過一句話:如果一個項目,十個人有五個以上說好,可能就不值得做了。所以,從某種意義上講,好的企業(yè)家和科技工作者需要較好的人品:只有少數(shù)人支持時,要頂著壓力去干,而不是在頌歌中去干、不能人云亦云。我國很多人有搞“畝產(chǎn)萬斤”的“劣質基因”,我們必須反對盲目跟風。
當然,趕熱點也不是絕對不行;關鍵是干之前自己先要冷靜下來想一想。搞創(chuàng)新要從業(yè)務和市場需求出發(fā),而不是響應專家和領導的號召;搞創(chuàng)新要有科學的態(tài)度,不是為了完成政治任務、討好領導。更不能把技術搞成娛樂化,把學術會議變成大領導和大專家表演或吹牛的舞臺。
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原文標題:人工智能的“葉公好龍”該怎么預防
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