主题：自动化的迷思 -- 晨枫

首先，完全同意这样的意见：没有了中低层，高层就是无本之木，早晚要枯萎。这是美国的重大问题。他们如果要再工业化，必须要能够把中低层都再做起来才行。至于是否能够，就不是简单的技术问题，而是他们的整体的社会问题，的确困难重重。不过，我想大家还是要看到美国社会的活力。有活力，困难总是能够克服的。

我其实想说的是机器学习。先举个例子。不知大家是否看美国的电视片“How to Make It”？其中有很多工业自动化线的介绍。记得有一次看他们的可口可乐饮料的灌装自动线，自动线上有很多机器人，对其中的一个机器人有比较深的印象。压制好的铝罐从自动线上流水而来，速度很快，估计每秒过10个，那个机器人有摄像头，有智能判别，可以辨别铝罐是否合符质量要求，如果不符合，就把那个铝罐踢出去。不知道具体怎么做智能判别的，不过从电视上看，是有一个软件，对实时获取的图像，在屏幕上和已有的模板做对比，然后决定是否踢出。应该说，这是比较简单的模式识别的软件。不过，虽然是相对简单的软件，正如晨枫说的，要支持这个软件和实施操作，需要一个不小的支持队伍。特别的是，如果这个自动线是柔性的，可以生产多种罐的，每过若干天就换生产的内容，要支持这个机器人的队伍就更大一些。

但是，如果这个机器人具备了比较强的机器学习能力，那么需要的支持队伍就可能要小一大截。目前的机器人，多半都达不到有比较强的学习能力，他们能够做模式识别，其实还是靠的是很仔细的编程，也就是说通过人工，慢慢磨合，获取数据，然后把这些数据编进程序里面。不过，机器学习也正在上来。机器具备自主学习能力后，这些大量的人工，就可以省去，还是非常有价值的。

完全意义上的人工智能是很难的事情。但是，比现在进一步，先让机器具备某种学习能力，特别是非常专注的方面的能力，例如那个判断罐子是否符合质量标准的能力，还是可以有很大帮助的，在若干领域，也有可能起到生或者死的作用。

我们有另一个帖子专门讨论机器学习等事情：围绕脑科学而发生的若干玄想链接出处