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12月21日，“人工智能+”院士高峰論壇暨“南大學-深蘭科技人工智能聯合研究院揭牌儀式”在中南大學舉行，中國工程院院士、東北大學教授柴天佑發表了題為《工業人工智能發展趨勢》的主題報告。

強人工智能和弱人工智能

柴天佑院士首先指出：目前社會對人工智能的界定并不明確，多年來大家都秉承復制人的行為的目標指導人工智能技術研究和應用。

這也造就了目前的人工智能都是弱人工智能。為什么說是弱人工智能?因為今天的人工智能可以開車也可以下棋，但是兩件事不能同時進行。弱人工智能的特征首先是標志特定任務，第二，要比人做得好，如果沒有人做得好，這個人工智能沒有意義。

對于人工智能未來的發展，柴天佑院士指出，機器、智能系統在企業和全球居民的日常生活中占有重要的角色，下一步的人工智能存在兩個方向，一個是可解釋的人工智能，第二個是智能系統，讓機器具有和人一樣的智慧，更加智能。即強人工智能。

自動化的加速度

自動化與人工智能有相同和不同的地方。人工智能在國際上通常作為計算機科學的分支;而自動化在我國是一個獨立的專業。正是因為自動化的界定并不明確，且隨時間推移不斷變化，所以它的功能不斷增強。

柴天佑院士表示，自動化涉及到人類活動的幾乎所有領域，它是人類永遠追求的目標。研制系統代替人和輔助人，去完成人類生產生活和管理活動中的特定任務，它主要目的是減少和減輕人的體力和腦力活動，提高勞動效益和效果。

在人工智能時代，工業自動化發展將來往哪里走?一個趨勢是把今天的管理決策系統向智能優化方向走，把決策和控制實現一體化。人工智能是工業自動化的加速度。

工業“智”造需結合具體任務

柴天佑院士指出了工業人工智能在第四次工業革命中具有重要意義，對人工智能的需求也將進一步擴大。同時，他以原材料和能源工業為代表的流程工業和機器制造為代表的離散工業的不同特點和發展目標，以及我國發展工業人工智能的優勢，提出了制造流程智能化與發展建議。

在報告的最后，柴天佑院士表示，信息感知是不完全確定的規則、難以建立仿真模型、多重目標同步完成，這都是人工智能面臨的困難，這對于未來發展提出了更高的要求。工業對人工智能的需求，就目前而言和制造業的滲透度還不夠高，真正的難題并不是人工智能，而是深度學習。因為機器學習不是通用的，要面向多種流程，以及一體化系統。這些都是屬于科學難題，人工智能一定要結合一個具體任務來做，因為這些問題本身并沒有統一的辦法解決，如果不去結合做的話，想一下就做到，做一段又做不通又得重來。