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工业 5.0，伟大的思想将殊途同归
两个头脑比一个好吗？似乎如此，尤其是当其中一个“头脑”属于具有人工智能的机器时。
将人类的认知能力和 AI 结合在一起是第五次工业革命的标志，这个时代即将到来，在这个时代，人们和机器人将互助互利。工业 5.0 将使计算突破边界，人类以前所未有的方式茁壮成长 - 正因为有了我们的机器人同伴。
就像在当前工业 4.0 这次工业革命中一样，在工业 5.0 中，人、物体、计算设备，一切都将在一个巨大到奢侈的数字网络中连接起来。
不同的是，今天，人们焦虑和担心：我必须放弃驾驶吗？我的工作会被机器人取代吗？我永远无法保守自己的隐私吗？在工业 5.0中，不存在这些问题，因为我们已经解决了人类-AI 难题。
通过我们无法想象的技术，机器将很自然地执行它们最擅长的任务，我们会接受这种现象。凭借纳米快速处理和近乎无限的存储，机器人、无人机、自动驾驶汽车和其他机器将使我们人类摆脱乏味的日常生活和工作，使我们的思想飙升到新的高度。
前四次革命：回顾
Micron IT 总监 Tim Long 如下描述前四次工业革命：
- 机械化。(1780) The 第一次工业革命，从 18 世纪中期到 19 世纪中期，持续了大约 100 年，开始在机械化制造过程中使用水和蒸汽动力。
- 电气化。(1870) 在 19 世纪末和 20 世纪初，电力进入工厂，驱动装配线和批量生产。
- 自动化。(1970) 数字技术，包括机器人大约在 1970 年开始进入制造过程，自动执行许多以前由人类完成的工作，并通过互联网实现全球化。
- 连接。(2011)一切，从汽车到电脑、从机器人到烤面包机，在互联时代变得几乎联系在一起，以最少人为干预实现彼此沟通甚至相互控制。工厂以自己的方式自行运转。因为“网络物理系统”不仅负责制造，还负责采购、维护和维修。物联网、机器人和人工智能是实现所有这些自主性的技术，与人类大脑一样，它们由数据、分析和记忆驱动。
众所周知，数字技术加快了时间。现在一切都发生得更快，这有助于解释为什么第四次革命（即连接时代）会紧随第三次革命（即自动化时代）。难道我们已经开始关注未来的工业 5.0 - 协作时代了吗？
工业 5.0：人机融合
第五次工业革命将看到人类和机器融合 - 从字面上讲和比喻。智能手机和应用程序将让位于我们身体上的技术，虚拟助手在我们耳边指引方向、建议吃饭的餐厅、代表我们购物等等。但最具范例的颠覆性变化将发生在工作场所。
预计到了工业 5.0 时代，那些第四次工业革命的“网络物理”制造工厂将发生转变，使用数字技术将人工参与最少的工厂转变为“人-网络-物理”系统。
在这个新世界中，传感器收集数据，并以 AI 计算并且分析数据，速度越来越快，使用越来越大的数据库对其进行语境描述和分类。机器和机器人使用这些信息根据编程算法和其自身的数据库（包含其过去行为和结果的“记忆”）做出决策。
远非一些人预测的那样 - 人类被边缘化，人类在这场新革命中占据中心位置。机器为我们服务，而不是相反。
在这个新模式中，人将与协作机器人或“合作机器人”一起工作，教它们完成工作，并在它们犯错时纠正它们。虽然机器将执行最琐碎、重复和危险的任务，但人们将使用其复杂、灵活的大脑来做出高层决策：设计产品和流程，例如，可能使用“数字双胞胎”，产品制造厂或将使用产品的环境的虚拟副本。
在此过程中，工厂直接与客户沟通的能力将使其能够根据个人需求和愿望定制和个性化每件产品。
一些公司已经开始进入新时代。例如，运动服公司阿迪达斯 (Adidas) 正在德国和美国的小型“智能工厂”生产跑鞋和运动鞋。这些工厂使用机器人技术、增材制造（也称为 3D 打印）和数据分析随时为任何人生产鞋子。当客户要求修改阿迪达斯的设计时，最近的智能工厂可以在一天内生产出一双鞋，并在不久之后交付消费者 - 考虑到该公司在亚洲的主要工厂每种尺寸的鞋子只生产两万双，这是一个真正的革命性发展。
智能工厂不会自动运转，而是依靠规模相当小的人力与平板电脑来计划、说明、指导和排除故障。工厂机器人处理、分析和响应来自众多来源（传感器、在线订单、其他机器人、计算设备和人们使用的可穿戴设备）数据的速度取决于其处理器速度和存储容量。人类智能的真实情况也适用于人工智能。
例如，让我们看看医学。目前，1 型糖尿病患者可以使用抽血并测量其葡萄糖水平的装置，然后将结果传递给另一装置，该装置将适量胰岛素注射至患者血液。
与目前大部分药物一样，这种方法的问题在于其一刀切的方法。我们现在知道，人的生物构成和选择的生活方式不同，并且根据其独特需求定制药物和剂量。在工业 5.0，设备将使用 AI 监测身体变量，在准确的时间准确测量患者需要的胰岛素剂量，并跟踪身体的反应以改善自身的表现。如果需要保证就医流程，智能设备将提供执行这些流程所需的数据 - 例如，直接向工厂提供生产人造胰腺的规格。
内存使其成为可能
正如我们人类熟知的那样，睿智地应对情况并不总是那么容易。为此，我们必须在快速处理手头信息的同时，使用我们的记忆来提供背景。我们的反应可能意味着生与死的区别：转动方向盘避免事故、拉动紧急制动器以停止故障设备，或诊断患者的伤害或疾病以确定最有效的疗法。
人工智能同样依赖内存和处理速度，从而在正确的时间产生正确的响应。专家们设想在不久的将来，自动驾驶汽车将对多个来源的数据流进行排序，以便快速做出故障率几乎为零的决策；当制造工厂扩大或缩小生产规模时、订购供应品、运出成品、自主维修和更换设备、医疗设备自行诊断疾病和管理治疗。
像第四次工业革命一样，第五次工业革命将依靠数据、设备和人工智能来协调商业和贸易。这些组件无一不依靠记忆，人类大脑也是如此。实际上，内存将“智能”置于 AI 中，提供运行其算法的数据，以及其动作和反应的来龙去脉。
随着科技行业努力创造运行速度达到甚至超过人类大脑内存 - 人工智能的“圣杯” - 我们越来越接近实现机器改善社会和人类这个梦想。我们已经非常接近。
更多、更好、更快地处理
“如果我们希望机器能够完成传统上人类做的事情，那么需要使机器在人类做的事情上变得异常高效，”美光高级研究员 Mark Helm 说。
我们所做的一切都是感官接受的结果：去吃午饭、因笑话而发笑、说“我爱你”、买车。为了完成这些动作，我们会从视觉、感觉、味觉、听觉、触觉以及记忆、情感、信仰、思想和直觉中获取信息，并立即处理。与中央处理器 (CPU) 不同，我们的计算设备 - 我们的大脑 - 没有离散数量的“内核”，数据进入其中，经过分析和排序，然后发送出去用于动作或结果。我们的大脑分解传入的信息，并将每部分分配到其相应的专业区域：一个用于视觉数据、另一个用于声音、另一个用于情感，等等。
因此，AI 系统不是使用 CPU 而是使用图形处理单元（GPU）来处理数据，这是一种不同类型的存储芯片，更像我们的大脑。虽然 CPU 可能在芯片上有两个、三个或 26 个处理内核，但 GPU 有数千个，使其能够同时处理数千个数据输入。
美光的 NAND 和 GDDR6 DRAM 内存支持 GPU 以人类思维的速度运行。我们的 NAND 内存可以存储大量数据，而且我们的 DRAM 产品，包括顶级 GDDR6，以非常快的速度（“低延迟”）和非常大的数量（“高带宽”）一次性向所有这些 GPU 处理核心发送产生的数据。其结果是使人工智能具备庞大而广泛的长期记忆，可以快速思考，并且可以像人类一样近乎实时做出反应。
发明 GPU 是为了处理视频和视频游戏的流媒体、图像丰富的数据，并且通常也用于挖掘加密货币。现在 GPU 已成为 AI 的首选技术。
“AI 在很多情况下使用 GPU，”Helm 说。“GPU 非常适合非常特别的任务 - 比 CPU 更好，非常适用于一般用途，做很多不同事情。”
“无论是在屏幕上运行视频游戏，还是在执行 AI 工作负载或挖掘加密货币，它们共同的基本要求都推动实现极低延迟、超高带宽内存以及图形处理器架构。”
“我们希望能够提供内存和存储产品，客户将利用这些产品来实现新功能，”Helm 说。“我们希望担任领导角色。”
在美光，我们可以想象能在智力、学习和响应时间上与人类竞争的机器人、无人机、自动驾驶汽车以及其他形式的人工智能。我们不断努力开发更快、更高效的内存，并且不断推出能让我们的世界更接近行业 5.0 的产品
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作者：ylbtech 出处：http://ylbtech.cnblogs.com/ 本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。 |