Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測部門 ProdX™ 產(chǎn)品經(jīng)理 Peter Spring
人工智能 （AI） 已成為一個流行詞，但其真正的功能經(jīng)常被誤解和曲解。在本次與 Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測部門 IT 專家 Peter Spring 進行的問答環(huán)節(jié)中，我們將對行業(yè)流行語進行解讀，闡明人工智能與機器學習的區(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)？我們在哪里可以看到它？
簡言之，人工智能旨在以匹配或超越人類智慧的方式進行自主思考。它旨在學習與適應，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的算法與模型來分析大量數(shù)據(jù)、識別模式以及獲得有意義的見解。與傳統(tǒng)運算不同，人工智能系統(tǒng)可以處理復雜的任務、解決問題，并且具有能夠有效應對各種情況的智慧水平。
盡管人工智能存在于高端系統(tǒng)和應用中，但尚未對生產(chǎn)線產(chǎn)生重大影響。然而，它被廣泛用于分析、建模與預測。例如，在食品安全方面，人工智能可以增強供應鏈的安全性，提高生產(chǎn)效率，并在機器發(fā)生問題之前及早檢測到。
什么是機器學習？
機器學習作為人工智能的一部分，側(cè)重于開發(fā)算法與統(tǒng)計模型，讓計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習并提高其性能。它通常側(cè)重于特定任務，例如：語音識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可能聽起來智能，并且您可能認為它是人工智能，但它不會對語言有深入的理解，它只是聆聽按鍵聲音，并在檢測到這些聲音時執(zhí)行某些任務。
機器學習算法旨在簡單地通過數(shù)據(jù)學習與適應，隨著時間的推移改進其性能。食品行業(yè)中機器學習的一個示例是某些生產(chǎn)機器上的預測性維護功能。在這些系統(tǒng)中，對來自機器的數(shù)據(jù)進行分析，以預測可能發(fā)生的故障并優(yōu)化部件更換，最終減少停機時間。
它們有何區(qū)別？
雖然機器學習是人工智能的一部分，但人工智能不僅僅是通過數(shù)據(jù)進行學習。人工智能具有思考、推理和適應新情況的能力，因此能夠提出尚未預先設定的新奇解決方案。而機器學習側(cè)重于訓練數(shù)據(jù)模型，從而進行預測或執(zhí)行任務。
為什么會出現(xiàn)混淆？
關于人工智能的困惑源于其廣泛的應用以及術(shù)語的誤用。通常，人工智能與機器學習或其他技術(shù)互換使用，從而導致對其真正的功能產(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，了解這一點至關重要。
它們帶來的好處有哪些？
人工智能與機器學習可以為食品行業(yè)帶來諸多好處。人工智能可以增強食品安全性、簡化物流過程以及提高生產(chǎn)效率。由于人工智能可以自動完成手動任務，因此公司通過培訓員工與智能系統(tǒng)一起工作，利用其提高員工的價值。尤其是機器學習，可以實現(xiàn)預測性維護，優(yōu)化機器性能與減少代價高昂的故障。
是否存在缺點？
盡管人工智能的潛力巨大，但也存在一定的風險與挑戰(zhàn)。輸入人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關重要，因為“垃圾進，垃圾出”的道理適用于此。不正確或有偏差的數(shù)據(jù)會導致錯誤的決策。此外，如果人工智能系統(tǒng)在沒有適當保護措施的情況下自主運行，則系統(tǒng)某個部分的小錯誤或故障可能會產(chǎn)生級聯(lián)效應。確保人工監(jiān)督與實施保護措施對于降低這些風險至關重要。
我們距離在這個行業(yè)采用人工智能還有多遠？
人工智能已經(jīng)在食品行業(yè)的高端系統(tǒng)與應用中發(fā)揮作用。然而，尚未完全實現(xiàn)將其廣泛集成到生產(chǎn)線中。隨著技術(shù)的進步與連接能力的改進，人工智能改變運營流程的潛力將繼續(xù)增加。
產(chǎn)品檢測如何與人工智能配合使用？
產(chǎn)品檢測技術(shù)解決方案在增強人工智能的能力方面發(fā)揮著至關重要的作用。通過將產(chǎn)品檢測與人工智能系統(tǒng)集成，可以訪問來自多個應用、設備與過程的詳細數(shù)據(jù)，有助于做出更明智的決策。我們的產(chǎn)品檢測技術(shù)提供與食品生產(chǎn)過程相關的大量數(shù)據(jù)，例如：質(zhì)量控制、污染物檢測與包裝完整性。這些豐富的數(shù)據(jù)可以通過人工智能算法進行分析，以識別模式、預測結(jié)果以及優(yōu)化食品生產(chǎn)的各個方面。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)境影響以及制定預測性維護計劃，從而簡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？
在 Track & Trace 系統(tǒng)等舉措的推動下，食品行業(yè)的數(shù)字化會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)和應用程序的無縫集成有助于實現(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化。
結(jié)論
人工智能與機器學習作為強大的技術(shù)，有可能徹底改變食品行業(yè)。人工智能代表了能夠進行自適應決策的智能系統(tǒng)的頂峰，而機器學習則側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動型預測與任務。通過利用人工智能與機器學習的優(yōu)勢，生產(chǎn)商可以提高食品安全性、簡化操作與做出更明智的決策。隨著技術(shù)的不斷進步，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。
關于 ProdX™ ：www.mt.com/prodx-pr
關于作者：Mettler-Toledo 產(chǎn)品檢測部門 ProdX™ 產(chǎn)品經(jīng)理 Peter Spring。
Peter 目前在位于瑞士的 Mettler-Toledo 總部工作，擔任產(chǎn)品管理部門主管一職，負責 ProdX™檢測管理軟件開發(fā)工作。作為一名工程師，Peter 參與 Mettler-Toledo 為各個行業(yè)（包括制藥與食品）進行的軟件應用開發(fā)工作。憑借著對持續(xù)性的執(zhí)著以及對環(huán)境保護的熱情，他渴望開發(fā)出可以幫助客戶實現(xiàn)無紙化，以及利用數(shù)字化提高效率與減少浪費的軟件解決方案。
