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Rolf Heuer博士相信智能機器可以在研究、工業(yè)和日常生活中為我們提供幫助。他曾任歐洲核子研究組織理事長，德國物理協(xié)會主席。在接受采訪時，他解釋了為什么我們?nèi)匀恍枰祟惖闹腔邸?/span>

問：“人工智能”既帶來希望，又引發(fā)擔憂。這對于像您這樣的物理學家而言意味著什么？

答：人工智能曾經(jīng)僅僅意味著智能軟件，也就是那些越來越擅長識別模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這要歸功于人們提供的大量數(shù)據(jù)。軟件的編寫方式使得它可以在人們的幫助下不斷改進。乍看之下，當前軟件依舊如此，但仔細一想就會發(fā)現(xiàn)不同：人們現(xiàn)在為軟件提供大量數(shù)據(jù)，他們被編寫得十分智能，自己就能在繁雜的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并且精準地挑選出人們需要的組合。

問：能舉個例子嗎？

答：比如歐洲核子研究組織的粒子加速器控制系統(tǒng)。它配備了數(shù)百萬個傳感器來監(jiān)控各種任務(wù)的運行。智能軟件可以綜合所有傳感器獲取的信息。如果只是一個傳感器報錯，我們可以置之不理。但如果相鄰的傳感器上報了同一問題，智能軟件就會告訴我們應(yīng)該采取行動了。 

問：那人類就不再發(fā)揮作用了？

答：不，人還是有用的。但是作出決定的時間緊迫，僅靠人是不夠的。人工太慢了。但是，關(guān)閉某傳感器的門檻是由人建立的，人也可以進行修改。機器自己無法做到這一點。

問：機器是不能還是暫時不能？

答：這個問題很難回答，業(yè)界也正在探索，這需要大量金錢還涉及人身安全。無論是生產(chǎn)線、燃氣輪機還是鐵路基礎(chǔ)設(shè)施，其停止時間的確定都是基于傳感器。到目前為止，人們依舊*于機器。機器肯定比人快，但它會有一天比人聰明嗎？盡管有人工智能，但不應(yīng)忽視人類經(jīng)驗的價值。我無法想象有一天機器會*于我們。自動駕駛也是如此：軟件可以非常智能，但它無法取代人類。

問：但是人工智能還是引起了擔憂，包括導致失業(yè)等。

答：每每出現(xiàn)新事物都會有這樣的擔憂，現(xiàn)在人工智能的經(jīng)歷和*臺蒸汽機別無二致。社會作為一個整體有義務(wù)判斷：這是否會帶來危險？尤其是對于就業(yè)。如果會，我們需要找出應(yīng)對的辦法；如果不會，就必須進行解釋以消除擔憂。在我看來，做出這些決定必須基于適當?shù)?、實事求是的信息。必須要尊重科學，這就是德國物理協(xié)會一直以來的做法。

問：那么人工智能會為我們帶來哪些機遇呢？

答：我們現(xiàn)在談?wù)摰氖且粋€循環(huán)：為了取得進步，基礎(chǔ)研究需要更加智能的程序。這些新技術(shù)自然會加速應(yīng)用研究，從而推動工業(yè)應(yīng)用。有了專業(yè)人員的參與，這將改進方法 ，進而影響基礎(chǔ)研究。這個循環(huán)是至關(guān)重要的，因為它一直在產(chǎn)生具有顛覆式的東西，這是真正的創(chuàng)新，而且往往發(fā)生在意料之外的領(lǐng)域。 的例子就是歐洲核子研究組織發(fā)明的萬維網(wǎng)，當時沒有任何研究資金支持這個項目。程序化智能發(fā)展得越好，研究就越能為它提供支持。行業(yè)發(fā)展也是如此：如果使用更智能的程序，產(chǎn)品上市時間會縮短，產(chǎn)品也會更好。但是記住一點：智能程序是聰明人編寫的。

問：所以機器人超過人類的擔心是多余的？

答：是的，當然前提是我們始終清醒地認識到我們的責任。比這危險的領(lǐng)域還有很多，例如，人們使用手機的過程中不斷泄露自己的信息。這才是應(yīng)該令人擔憂的，人工智能本身不足為懼。重要的是我們負責任地使用技術(shù)。必須確保我們始終 于我們造出來的智能機器，這是我們的社會責任。

你不會指望人工智能有朝一日能向我們解釋這個世界吧？畢竟，宇宙中95％的能量和物質(zhì)至今無法解釋。

僅憑人工智能無法解釋世界。它是人類進步所需的工具。我作為一名研究人員，對于任何一種解釋，無論別人如何言之鑿鑿，倘若我不能通過實驗進行再現(xiàn)，就絕不會接受它。它必須首先被證實。

S7-300

S7-300是德國西門子公司生產(chǎn)的可編程序控制器(PLC)系列產(chǎn)品之一。其模塊化結(jié)構(gòu)、易于實現(xiàn)分布式的配置以及性價比高、電磁兼容性強、抗震動沖擊性能好，使其在廣泛的工業(yè)控制領(lǐng)域中，成為一種既經(jīng)濟又切合實際的解決方案。

產(chǎn)品特性學習這樣的例子時，GPU可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓練過程。因此，搭載GPU的超級計算機已經(jīng)成為訓練各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*，比如Google大腦早期就是使用Nvidia的GPU做深度學習。“我們正在搭建一款帶有跟蹤功能的攝像裝置，因此需要找到較適合的芯片，GPU是我們的。”歐盟AR初創(chuàng)企業(yè)QuineCEOGunleikGroven在今年一月的CES（消費電子展）現(xiàn)場向本報記者表示。

您可以組建一個小的實例系統(tǒng)演示模擬量編程。本實例的的CPU是CPU222，僅帶一個模擬量擴展模塊EM235，該模塊的*個通道連接一塊帶4—20mA變送輸出的溫度顯示儀表，該儀表的量程設(shè)置為0—100度，即0度時輸出4mA，100度時輸出20mA。溫度顯示儀表的鉑電阻輸入端接入一個220歐姆可調(diào)電位器，簡單編程如下： 溫度顯示值＝（AIW0-6400）/256 編譯并運行程序，觀察程序狀態(tài)，VW30即為顯示的溫度值，對照儀表顯示值是否*。