在人工智能領(lǐng)域，AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）無疑是極具有挑戰(zhàn)性和吸引力的。在此浪潮之下，天澤智云也在系統(tǒng)性研究與布局工業(yè)AI，聯(lián)合創(chuàng)始人李杰教授作為IAI全球帶頭人更是從戰(zhàn)略高度思考未來與發(fā)展趨勢，圍繞工業(yè)AI的新可能為主題聯(lián)動內(nèi)部戰(zhàn)略研討，本文是李杰教授與團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部研討過程，以文字形式展現(xiàn)供業(yè)界探討參考。

——天澤智云聯(lián)合創(chuàng)始人李杰（Jay Lee）教授與團(tuán)隊(duì)漫談ChatGPT類通用智能對工業(yè)智能的啟示

核心提要：

(相關(guān)資料圖)

1.通用的問答追求的或許是“海洋的可能性”，所以ChatGPT提供的答案目前看精密度不高，是“能用”（possible use），并不是“好用”（good use）；而工業(yè)里更多需要“一條船的使用性”，ChatGPT在工業(yè)里目前或許只適合做“初選”。

2.工業(yè)需要的是能優(yōu)化操作的生成式精密預(yù)訓(xùn)練模型OperationGPPT（Operation GenerativePrecision Pre-trained Transferable model），而不是生成式的預(yù)訓(xùn)練模型，其目的是要收斂到讓運(yùn)營管理的績效不斷提升，而非發(fā)散地問答。

3.操作的精密預(yù)訓(xùn)練模型OperationGPPT應(yīng)該有三個(gè)特色：目的性，邏輯性，因果性。

4.ChatGPT值得借鑒的一個(gè)思路是，可以在工業(yè)里構(gòu)建Connected AI（連接的智能）來協(xié)同作業(yè)，從而更快收斂到全局最優(yōu)，來提質(zhì)增效。

5.李杰教授在馬里蘭大學(xué)工業(yè)人工智能中心（Center for Industrial Artificial Intelligence，IAI Center）的最新研究動向：AI Data Foundry（工業(yè)智能數(shù)據(jù)工坊），工業(yè)智能作為一種通用量測（metrology）工具的實(shí)現(xiàn)，以及“One-day AI”。

這是一場來自內(nèi)部的戰(zhàn)略研討和技術(shù)交流...

李杰（ Jay Lee）天澤智云聯(lián)合創(chuàng)始人

美國馬里蘭大學(xué)Clark Distinguished Professor

工業(yè)人工智能中心（IAI Center）創(chuàng)始主任

世界經(jīng)濟(jì)論壇全球未來先進(jìn)制造與生產(chǎn)委員會成員

美國制造商協(xié)會（NAM）制造執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)委員會理事會成員

MTConnect董事會成員

麥肯錫高級顧問

天澤智云

李教授，不知道您對于當(dāng)前AGI（通用人工智能）在工業(yè)中的應(yīng)用前景如何看呢？

AGI的應(yīng)用主要還是針對有海量數(shù)據(jù)的、重復(fù)性的場景。ChatGPT給的答案只是是一個(gè)“初選”，不代表是一個(gè)“對選”。ChatGPT的問題是它的精密度不高。你自己去使用，會發(fā)現(xiàn)他很多錯(cuò)誤，搜索三次，三次答案不一樣。所以，它對我們來講是一種幫你做初選的東西。工業(yè)界我們不希望太多的發(fā)散，希望收斂，ChatGPT基本上還是發(fā)散比較多，因?yàn)樗鸢笗屇阋馔猓╯urprise），是吧？但我們在工業(yè)界，答案不需要意外（surprise）。

李杰 天澤智云

那是不是說明，在工業(yè)界里面單純強(qiáng)調(diào)生成式AI，其實(shí)這個(gè)思路本身就值得去再商榷呢？

對，因?yàn)樗旧硎穷A(yù)訓(xùn)練（pre-trained）的，所以你一定要有一些先驗(yàn)關(guān)系標(biāo)簽（prior relationshiplabel）。但是，在這種開源領(lǐng)域（open-sourceddomain）里面，比如搜索引擎（search engine），信息有很多冗余和噪聲（garbage），所以它能夠給你的答案會有很多可能性，反而對你沒有幫助。生成式AI的根本問題，我覺得是一個(gè)“可用”跟“有用”的問題。ChatGPT提供的答案是可用，但不見得有用。

第二個(gè)，比如你（要ChatGPT）作一首詩，你一定不知道它會作什么詩，它是一個(gè)意外（surprise）。我們工業(yè)界，你不希望是意外（surprise），你希望是更聚焦更準(zhǔn)。因?yàn)槲覀冾I(lǐng)域知識（domain）已經(jīng)大概知道會有幾個(gè)可能性，只是希望模型給我們做最準(zhǔn)一點(diǎn)。我們會希望，越是專家，可能性越少，專家要給出更肯定的答案——“就這樣就對了”。

李杰 天澤智云

不過不知道在美國有沒有選擇擁抱這類技術(shù)的工業(yè)的、制造業(yè)的公司，他們是怎么去應(yīng)用這類技術(shù)，只是用它問答的能力嗎？

因?yàn)镃hatGPT這類應(yīng)用是一個(gè)生成式的人工智能平臺（generative AI platform），所以你可以用在幾乎任何東西，只要是能夠一直重復(fù)使用，重復(fù)相關(guān)性的組配，但是，不代表它有用。生成式的（generative）不代表配的是對的，而是說你越配越多的可能性，是“能用”（possibleuse），并不是“好用”（good use）?？墒窃诠I(yè)界我們更要的是精密的生成式預(yù)訓(xùn)練模型（Generative Precision Pre-trained Transferable model），是“GPPT”，而不是“GPT”。這是我個(gè)人的看法了。

李杰 天澤智云

本質(zhì)上還是海量資料的整合、總結(jié)。

對。比如我們一個(gè)學(xué)生，他用ChatGPT做作業(yè)，我們一看就看出來，為什么？因?yàn)樗v的都對，但不是我上課教的，沒有用我上課的資料。我上課的資料不在ChatGPT里面。ChatGPT提供的是海洋式的可能性，但是工業(yè)我要的只是一條船的“使用性”。

這就是為什么說，工業(yè)智能如果通用化，不應(yīng)單純是一個(gè)語言的生成式模型，它應(yīng)該是一個(gè)操作的精密模型。操作的生成式預(yù)訓(xùn)練模型（OperationGPPT）應(yīng)該有三個(gè)特色：第一個(gè)是它的目的性，要產(chǎn)能最大，維護(hù)成本最低，這是優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)（objective function）；第二個(gè)，它有它的邏輯性：什么時(shí)候該做什么，隨工況（regime）變化而變化，它一定有是由某種操作邏輯決定的；第三個(gè)，很重要的，它有因果性，好跟壞、大跟小、高跟低，它一定有因果關(guān)系。

所以說，一個(gè)是ChatGPT，一個(gè)是OperationGPPT。對比起來（編者按：如下表所示），ChatGPT是發(fā)散的，然后工業(yè)是收斂的；ChatGPT通用的可能性是很多的，而對我們工業(yè)界，領(lǐng)域?qū)Ｓ械木苄砸?，等等?/p>李杰

表1AGI生成式預(yù)訓(xùn)練模型ChatGPT與IAI操作優(yōu)化的精密模型OperationGPPT特性對比

ChatGPT	OperationGPPT
發(fā)散的	收斂的
提供可能性	聚焦使用性
通用	精密

天澤智云

明白。確實(shí)，工業(yè)領(lǐng)域不同的目標(biāo)和要求，決定了工業(yè)領(lǐng)域的通用智能形態(tài)和研究的方向也會有不同。另外，不知道李教授您在馬里蘭大學(xué)的工業(yè)智能中心（Center for Industrial Artificial Intelligence，IAI Center）現(xiàn)在有什么新的研究動向？

我們現(xiàn)在在學(xué)校做三個(gè)東西。

一個(gè)就是我們的“工業(yè)AI Data Foundry（工業(yè)智能數(shù)據(jù)工坊）”，我建了一個(gè)數(shù)據(jù)群，75組到100組的數(shù)據(jù)，包括以前的PHM（故障預(yù)測與健康管理）的數(shù)據(jù)競賽（Data Challenge）的數(shù)據(jù)，我們希望訓(xùn)練學(xué)生用這些數(shù)據(jù)來增加工業(yè)AI的分析能力。比如說，我從齒輪做到發(fā)動機(jī)、做到醫(yī)療、做到半導(dǎo)體，學(xué)生做完信心就會增加。傳統(tǒng)的人工智能科學(xué)（AIscience）只希望做一些數(shù)據(jù)量很大的問題，但真正工業(yè)界的AI不見得是數(shù)據(jù)量很大的問題。你要做有用的事情。

第二個(gè)，我要把工業(yè)智能建模的速度增快。我希望把工業(yè)AI變成一個(gè)量測（metrology）的觀念，將工業(yè)AI變成一個(gè)很強(qiáng)的量測工具，可以用來量機(jī)器好壞、量制程好壞、量人健不健康，等等，讓工業(yè)AI變成一個(gè)響應(yīng)服務(wù)趨近模型（response service approximation），“RSA”。RSA是個(gè)元模型（meta-model），也是一個(gè)代理模型（surrogate model），它可以被用來量測輸入和輸出（input and output），去替代需要用很昂貴的儀器、算法計(jì)算的場景。所以，一個(gè)是新的定義，一個(gè)是新的做法。

第三個(gè)，我希望以后我們開發(fā)工業(yè)AI，能在一天之內(nèi)開發(fā)完畢，叫 “One-day AI（一日智能）”，這是我的一個(gè)夢想。

李杰 天澤智云

其實(shí)剛剛說的，如何能快速構(gòu)建模型，也是我們的模力工場產(chǎn)品現(xiàn)在努力演進(jìn)完善的一個(gè)方向。其他不知道李教授您還有補(bǔ)充嗎？

事實(shí)上，ChatGPT的觀念可以用在這里：因?yàn)楝F(xiàn)在的AI模型是分散的，每個(gè)應(yīng)用可能都有一個(gè)AI模型，它們之間沒有串通在一起。參考ChatGPT的觀念，以后這些模型完全可以是一個(gè)“Connected AI（連接的智能）”。ConnectedAI的好處是，它可能有很強(qiáng)的收斂性，要“快”跟“準(zhǔn)”。

現(xiàn)在每個(gè)AI都是獨(dú)立的一個(gè)智慧孤島，它們之間沒有連在一起。所以要ConnectedAI很重要，不是說只是更多的AI，更多的AI不見得有用的，而是要能夠協(xié)同（coordinated）和合作的。譬如工廠里面有刀具的AI、沖壓過程（stamping）的AI、工業(yè)機(jī)器人（robot）的AI，每個(gè)對象可能都有AI，但是基本上最后的目的還是一個(gè)質(zhì)量問題、效率問題。

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