【专家观点】王继祥：机器智能及其远超人类智能的四大优势
时间：2022-12-02 11:16:00 作者：河南省物流协会 阅读：
王继祥：机器智能及其远超人类智能的四大优势
在智慧物流大系统中，做决策分析的物流大脑是计算分析的机器；做信息传输的是通信设备和感知设备，也就是说智慧物流神经网络也是机器；物流作业执行依靠的是物流机器化和自动化设备，仍然是机器；智慧物流就是由机器大系统组成的。
目前即时物流发展很快，即时物流与即时配送等系统，其系统核心是其调度决策的管理系统，这个系统是即时配送的物流大脑中枢，仍然是由计算机器和机器终端所组成，虽然即时配送由人来执行，但人需要听机器的指令，按机器的指令去执行。
综上所述，智慧物流系统本质上就是机器系统或以机器为核心的大系统；
智慧物流系统是机器大系统，其智能当然就应该是机器智能（MI）
根据我的研究，认为机器智能的本质特征呈现出如下特点，即：状态感知，实时分析，机器决策，精准执行。
不仅仅智慧物流系统是机器系统，智能制造、智能供应链、智能服务等系统，其本质上都属于机器系统，而机器系统的智能当然就是机器智能。
根据我的研究，提出机器智能（MI）定义如下：我认为机器智能是基于机器系统的感知、计算、学习、分析等独特的能力，通过无处不在的状态感知，全面联通的信息交互，大数据与云计算的处理分析，让机器系统可以自主进行学习，自主进行分析，自主进行决策，并能够不断迭代升级能力称之为机器智能。
让机器成为智能机器而不是成为 “机器人”，这是机器智能基本逻辑，也是有别于人工智能概念的重要原因。基于这个逻辑，让机器发挥自己优势产生机器智能MI，而不是模仿人类智能创造AI，在此基础上建立起机器智能（MI）技术学科，更有利于推进智慧物流、智能制造甚至智能社会的发展与变革。
机器智能（MI）是机器自动化的延伸与发展，我们人类要尊重机器在某些方面的能力超越人类，推动机器按自己的方式去思考，让机器系统产生人类与动物都不具备的强大智能，让机器去做人类做不到的事情，这是典型的机器智能思维。
机器可以具有自主意识，可以自主学习知识，自动处理工作，但我们不希望机器思维系统具有自我意识，具有人类的情感智能，产生自我的好恶意识和斗争思维。这应该是我们研究机器智能的基本伦理。
一旦机器具备了自我意识，以机器智能的水平，我们人类必将被机器所控制，成为机器系统的宠物或玩物。只要机器智能没有自我意识，不管机器智能多先进，多发达，远远超越人类，机器智能都是为人类服务。就像汽车比人跑得快，飞机比人飞得高，但我们并不觉得多可怕一样，我们也不会怕机器智能超越人类，而是希望它超越人类，成为我们人类智能的延伸，为人类智能服务。
人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门新技术科学。人工智能致力于了解人类智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的机器人。就是说人工智能重点是对人的意识与思维信息过程的模拟和实现，让机器模仿人的智能，可以像人类一样思考，即：让机器成为人。
机器智能（MI）是机器自动化的延伸与发展，是在尊重机器在某些方面的能力超越人类，推动机器按自己独具优势的方式去思考，机器可以学习和利用人工智能，但机器更应该利用自身独特优势，超越人类智能，辅助我们去做人类做不到的事情。
当然，研究机器智能可以借鉴和学习人工智能，把机器智能与人工智能结合起来，也就是说我们可以把人类智能数字化，同时与机器借助数字化手段产生的数字智能化结合，实现数字智能化与智能数字化融合，这就是数智化概念。
从另一个角度看，人工智能也属于机器智能的一个分支，他重点是让机器学习人类而产生的机器智能。
人类的感知有很大的局限。人类的感知手段主要靠眼、耳、鼻、舌、身，其中最主要的感知是看见，感知局限性很大，感知的范围很小。如：我们的眼睛只有两个，且只能向前看，所谓的打开天眼：第三只眼，那就是特异功能了。
眼睛的感知的限制让我们的思维具有符号化和可视化特点，很多时候我们只有把数字处理成图形思考起来才更形象，根本没有高效率的大数据处理能力；我们的听、闻感知范围更小，舌与身的触觉感知就必须近距离接触了。
我们人类的感知局限严重影响了我们的思考方式与思维能力。
机器系统系统感知能够实现全网络分布式感知，感知能力远超人类。智能机器单元的前、后、上、下、左、右处处都可安装“眼睛”、“耳朵”、“鼻子”和各类“触觉感知系统”，也可以利用物联网技术将感知触觉投放到千里之外的任何地方，可以不需要光亮而感知各种信息，可以感知无数种我们人类感知不到的信息，借助物联网系统，机器还可以通过联网把跨区域、全网络的分布式感知信息联网处理。
目前机器的感知能力仍在高速进化，感知能力早已经让我们的人类遥不可及。
机器智能是网络化的。架构在互联网上的机器通过感知互联互通，不仅仅让机器的感知无处不在，更让机器的感知信息进入云端，也架构在无处不在的网络之上；
网络化的机器智能，其大脑思考与信息处理也是分布式的，可以在互联网的云端进行云计算分析。也就是说，机器智能可以形成网络化的群体智能，可以在互联网上架构很多机器共用的一个智能大脑，这个大脑可以指挥控制遍布世界各地的智能机器设备或自动化设备，实现网络化智能；也可以在每一个智能硬件上都架构一个个体智能终端，形成独立于全网机器大脑的个体智能硬件，智能硬件组成智能大系统，即创造了群体智能。
而人类智能基本上都是个性化的，每个人都是智能个体，我们的个体大脑还不能时时相连组建群体智能的脑联网，目前脑机接口、脑脑相连还做不到，我们个体独立的学习知识，处理数据和分析数据，即使我们利用互联网，也仅仅是把互联网作为信息传输的技术手段，多以我们人类主要是个体只能。我们人类思维系统与思维方式无法互联网化，“脑联网”技术只是在探索研究中，还不具备实用价值，人类的智能还不具备大脑互联网的特征。
如果比较人类大脑与互联网化的机器大脑系统，也许只有我们想象中无处不在的上帝的大脑才具有这个网络化无处不在的智慧能力吧。
机器智能是数字化的，其能力远非人类可比，机器的运算思考是通过数字化实现的，机器只认识0和1，机器的数字处理能力远远超越人类。随着大数据、云计算的发展，机器系统的记忆能力、搜索能力、知识储备能力都远远超越人类。
人类的智能是模拟化的，我们对图形感知能力更直接，是符号化思考方式。为了让机器理解我们的思考，常需要对物品增加标识，制定编码，把符号变成一堆数字后才更便于机器阅读我们的思想，学习我们智能。机器系统数字为了便于人类阅读和理解机器智能决策内容，也常需要把复杂数据图示化，制作各种曲线个各类图形，让数据可视化，才便于人类理解。
机器智能的数字的处理优势也远远高于模拟和符号化处理，随着大数据处理技术的高速发展，人类更加遥不可及。
机器智能是可以超速迭代提升的，机器的知识与智能进化得超速迭代提升，可以几秒就把积累知识传输到新的系统，可以不眠不休快速的进行自我数据训练，可以不眠不休的持续学习提升，可以记忆储备无穷知识内容。
人类智能智能缓慢学习提升，随着知识积累越来越多，我们的人类知识学习时间越来越长，一个人从小学到博士后往往需要二十多年，跟机器智能的学习效率根本无法相比。
随着机器系统所存储与信息处理能力、智能知识传授能力越来越快，机器具备的智能将越来越不可思议。
