解讀行業(yè)流行語(yǔ) - 人工智能
Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測(cè)部門 ProdX™ 產(chǎn)品經(jīng)理 Peter Spring
人工智能 (AI) 已成為一個(gè)流行詞,但其真正的功能經(jīng)常被誤解和曲解。在本次與 Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測(cè)部門 IT 專家 Peter Spring 進(jìn)行的問答環(huán)節(jié)中,我們將對(duì)行業(yè)流行語(yǔ)進(jìn)行解讀,闡明人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別,并探討這些技術(shù)如何改變食品行業(yè)。

什么是人工智能?它是否已在食品行業(yè)中出現(xiàn)?我們?cè)谀睦锟梢钥吹剿?/strong>
簡(jiǎn)言之,人工智能旨在以匹配或超越人類智慧的方式進(jìn)行自主思考。它旨在學(xué)習(xí)與適應(yīng),從而在未來做出比目前更加明智的決策。
為此,人工智能需要大量數(shù)據(jù),其中涉及到利用先進(jìn)的算法與模型來分析大量數(shù)據(jù)、識(shí)別模式以及獲得有意義的見解。與傳統(tǒng)運(yùn)算不同,人工智能系統(tǒng)可以處理復(fù)雜的任務(wù)、解決問題,并且具有能夠有效應(yīng)對(duì)各種情況的智慧水平。
盡管人工智能存在于高端系統(tǒng)和應(yīng)用中,但尚未對(duì)生產(chǎn)線產(chǎn)生重大影響。然而,它被廣泛用于分析、建模與預(yù)測(cè)。例如,在食品安全方面,人工智能可以增強(qiáng)供應(yīng)鏈的安全性,提高生產(chǎn)效率,并在機(jī)器發(fā)生問題之前及早檢測(cè)到。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一部分,側(cè)重于開發(fā)算法與統(tǒng)計(jì)模型,讓計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提高其性能。它通常側(cè)重于特定任務(wù),例如:語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可能聽起來智能,并且您可能認(rèn)為它是人工智能,但它不會(huì)對(duì)語(yǔ)言有深入的理解,它只是聆聽按鍵聲音,并在檢測(cè)到這些聲音時(shí)執(zhí)行某些任務(wù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法旨在簡(jiǎn)單地通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與適應(yīng),隨著時(shí)間的推移改進(jìn)其性能。食品行業(yè)中機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)示例是某些生產(chǎn)機(jī)器上的預(yù)測(cè)性維護(hù)功能。在這些系統(tǒng)中,對(duì)來自機(jī)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以預(yù)測(cè)可能發(fā)生的故障并優(yōu)化部件更換,最終減少停機(jī)時(shí)間。

它們有何區(qū)別?
雖然機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一部分,但人工智能不僅僅是通過數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。人工智能具有思考、推理和適應(yīng)新情況的能力,因此能夠提出尚未預(yù)先設(shè)定的新奇解決方案。而機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重于訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型,從而進(jìn)行預(yù)測(cè)或執(zhí)行任務(wù)。
為什么會(huì)出現(xiàn)混淆?
關(guān)于人工智能的困惑源于其廣泛的應(yīng)用以及術(shù)語(yǔ)的誤用。通常,人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)或其他技術(shù)互換使用,從而導(dǎo)致對(duì)其真正的功能產(chǎn)生誤解。人工智能代表著智能決策和解決問題的能力,而不僅僅是數(shù)據(jù)處理,了解這一點(diǎn)至關(guān)重要。
它們帶來的好處有哪些?
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)可以為食品行業(yè)帶來諸多好處。人工智能可以增強(qiáng)食品安全性、簡(jiǎn)化物流過程以及提高生產(chǎn)效率。由于人工智能可以自動(dòng)完成手動(dòng)任務(wù),因此公司通過培訓(xùn)員工與智能系統(tǒng)一起工作,利用其提高員工的價(jià)值。尤其是機(jī)器學(xué)習(xí),可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),優(yōu)化機(jī)器性能與減少代價(jià)高昂的故障。
是否存在缺點(diǎn)?
盡管人工智能的潛力巨大,但也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。輸入人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要,因?yàn)?ldquo;垃圾進(jìn),垃圾出”的道理適用于此。不正確或有偏差的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。此外,如果人工智能系統(tǒng)在沒有適當(dāng)保護(hù)措施的情況下自主運(yùn)行,則系統(tǒng)某個(gè)部分的小錯(cuò)誤或故障可能會(huì)產(chǎn)生級(jí)聯(lián)效應(yīng)。確保人工監(jiān)督與實(shí)施保護(hù)措施對(duì)于降低這些風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。
我們距離在這個(gè)行業(yè)采用人工智能還有多遠(yuǎn)?
人工智能已經(jīng)在食品行業(yè)的高端系統(tǒng)與應(yīng)用中發(fā)揮作用。然而,尚未完全實(shí)現(xiàn)將其廣泛集成到生產(chǎn)線中。隨著技術(shù)的進(jìn)步與連接能力的改進(jìn),人工智能改變運(yùn)營(yíng)流程的潛力將繼續(xù)增加。
產(chǎn)品檢測(cè)如何與人工智能配合使用?
產(chǎn)品檢測(cè)技術(shù)解決方案在增強(qiáng)人工智能的能力方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過將產(chǎn)品檢測(cè)與人工智能系統(tǒng)集成,可以訪問來自多個(gè)應(yīng)用、設(shè)備與過程的詳細(xì)數(shù)據(jù),有助于做出更明智的決策。我們的產(chǎn)品檢測(cè)技術(shù)提供與食品生產(chǎn)過程相關(guān)的大量數(shù)據(jù),例如:質(zhì)量控制、污染物檢測(cè)與包裝完整性。這些豐富的數(shù)據(jù)可以通過人工智能算法進(jìn)行分析,以識(shí)別模式、預(yù)測(cè)結(jié)果以及優(yōu)化食品生產(chǎn)的各個(gè)方面。例如,人工智能可以利用我們的數(shù)據(jù)優(yōu)化能源消耗、確定環(huán)境影響以及制定預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃,從而簡(jiǎn)化操作與提高食品行業(yè)的整體效率。
食品行業(yè)在 IT 方面下一步將采取什么大舉動(dòng)?
在 Track & Trace 系統(tǒng)等舉措的推動(dòng)下,食品行業(yè)的數(shù)字化會(huì)為人工智能集成提供巨大潛力。通過利用人工智能,該行業(yè)可以增強(qiáng)食品安全性、提高生產(chǎn)效率與優(yōu)化物流過程。此外,人工智能與現(xiàn)有系統(tǒng)和應(yīng)用程序的無縫集成有助于實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)分析與做出明智的決策,從而提高效率與自動(dòng)化。
結(jié)論
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)作為強(qiáng)大的技術(shù),有可能徹底改變食品行業(yè)。人工智能代表了能夠進(jìn)行自適應(yīng)決策的智能系統(tǒng)的頂峰,而機(jī)器學(xué)習(xí)則側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型預(yù)測(cè)與任務(wù)。通過利用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),生產(chǎn)商可以提高食品安全性、簡(jiǎn)化操作與做出更明智的決策。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,未來人工智能的集成具有無限可能,從而讓食品行業(yè)變得更加高效、多產(chǎn)與安全。

關(guān)于 ProdX™ :www.mt.com/prodx-pr
關(guān)于作者:Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測(cè)部門 ProdX™ 產(chǎn)品經(jīng)理 Peter Spring。
Peter 目前在位于瑞士的 Mettler-Toledo 總部工作,擔(dān)任產(chǎn)品管理部門主管一職,負(fù)責(zé) ProdX™檢測(cè)管理軟件開發(fā)工作。作為一名工程師,Peter 參與 Mettler-Toledo 為各個(gè)行業(yè)(包括制藥與食品)進(jìn)行的軟件應(yīng)用開發(fā)工作。憑借著對(duì)持續(xù)性的執(zhí)著以及對(duì)環(huán)境保護(hù)的熱情,他渴望開發(fā)出可以幫助客戶實(shí)現(xiàn)無紙化,以及利用數(shù)字化提高效率與減少浪費(fèi)的軟件解決方案。
