机器人想问题的方法和人类不一样
难道机器人真的学会自己思考了吗？我们长期以来，对人工智能一直有种误解，怎样让机器变得聪明，让它模拟人、让它思考。这其实是错误的，计算机不是通过这种方式实现智能的，它想问题的方法和人类不一样。
自从阿兰·图灵提出人工智能的概念到如今，已经经历了60多年。人工智能的研究经历了繁荣与萧条的周期循环，人们对它的期望越来越高。当失望在所难免时，投资和研究活动迅速减少，而称为“人工智能寒冬”的长期停滞也接踵而至。
前些年，美国科学家明斯基曾写过一篇文章，说明如果不能告诉机器人全世界各种物体的尺寸，它就会犯很多可笑的错误，但是告诉它全世界所有东西的尺寸这几乎是不可能的。比如说，“Pen”，英文里既指“钢笔”，又指“围栏”。当有人说“Pen”在盒子里，人类都能理解是钢笔，不会误解成围栏。机器就不行。没有如此海量的知识，计算机不可能单纯靠推理答对。所以指望人工智能单纯推理并无意义。
也因为这篇文章，从此美国政府不太支持对人工智能的研究。至今，美国对模拟人思考的项目研究经费支持都很少。
可是在大数据时代，问题迎刃而解。大数据能够告诉机器以往人类的经验。机器可以用统计学或一些算法，判断哪种行为成功率更高。一旦样本足够大、数据足够多，量变就会成为质变。
不管前几次人工智能寒冬让这个行业多么凋零，反正现在这个行业是春天再次到来。投资人四处寻找人工智能项目，谷歌、脸书、亚马逊等公司都对人工智能研究青睐有加，“以前从未有这样财大气粗的企业将人工智能放在业务模式的绝对核心地位，也从未有过人工智能研究在如此强大的企业之间被几乎定位成了竞争的焦点。类似的竞争也在国家之间展开。人工智能在集权国家的军队、情报机构和监视机构中正变得不可或缺。”马丁·福特如是说。
2015年3月的全国两会上，李彦宏提案的“中国大脑”颇引人注目。当谷歌的大狗机器人刚出来，山东大学就展示了863项目的中国版大狗机器人，中国版大狗也有被脚踹而不倒的场景，尽管看上去比波士顿公司的笨拙一些。
“机器换人”时代来临
如今，在中国的那几个传统意义上的制造中心，如广东的东莞和佛山、长三角的苏州、无锡、常州和温州等，各个企业都在大谈机器换人。来自2015年5月《东莞经济》的资料显示，其中有5篇报道，内容总计15页，《机器换人将成为新常态》、《东莞机器换人需要集成创新》、《机器换人：东莞占了“天时、地利、人和”》等文章，从各个角度分析了机器换人的可能性，既有实际案例分析，也有产业发展情况等。总结下来有以下几点：
一，机器换人已经成为了一种趋势。近几年企业用工难，工人工资上涨已经成为普遍现象，而中国制造的产品结构和利润率没有太大增长。这就使得企业要不把工厂搬家到工资更低的不发达国家，如孟加拉国，要不就得想办法找到少用工人的办法。随着机器人技术的进步，机器换人成为一种趋势。
二，地方政府正在有组织地进行机器换人的工作。以东莞为例，主要是政府定计划、专项资金支持、金融服务支撑、就近发展机器人产业等办法。其中2015年确定的专项基金就达到2亿元。
三，中国的机器人设计和制造被资金追捧，但是技术上与美、日、德还有差距。国内的机器人制造厂商基本在系统集成等食物链的下游，而美、日、德则控制了减速机、控制系统和基础关键零部件等。
四，企业在机器换人的过程中遇到了很多问题。如前期投入大、机器人的柔性不够好、不能适应产品线的更换、缺少懂机器人的技术人员等。
图为海尔洗衣机互联工厂
从海尔、富士康为代表的制造业巨头纷纷建设的一些无人工厂，我们可以看出一种趋势，机器换人正在发生，潮流势不可挡，对社会的影响也在逐步显现。国际机器人联盟有一张图比较了全球主要国家和地区机器人的使用密度，韩国排第一，每万名制造业员工机器人拥有量达到437台，而中国大陆地区密度最小，每万名制造业员工机器人拥有量只有30台，相当于韩国的1/10不到，甚至达不到世界平均水平。但是，中国机器人的购买量是全球最大的，相当于日本的2.5倍，而且销量还在不断增长。目前，中国制造业公司纷纷大量采购先进的机器人，拥抱工业4.0。一些中小企业，产品品种多样化、小批量生产，同时也在尝试使用模拟学习的柔性机器人。机器人的不知疲劳、不会受伤、没有情绪、不拿薪水等好处，已经被产业界广泛认知，但是其高昂的价格和严密的维护要求，也把很多企业挡在门外。
