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[導(dǎo)讀]人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、數(shù)字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞,忽然之間它們變得舉足輕重。為什么?答案很簡單:當(dāng)事情太過復(fù)雜以至于人類無法輕松處理,或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時間太少時,唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠復(fù)制人類可能經(jīng)歷的思維過程,而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對決策環(huán)境的深刻理解。那么,現(xiàn)在的情況如何?

人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、數(shù)字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞,忽然之間它們變得舉足輕重。為什么?答案很簡單:當(dāng)事情太過復(fù)雜以至于人類無法輕松處理,或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時間太少時,唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠復(fù)制人類可能經(jīng)歷的思維過程,而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對決策環(huán)境的深刻理解。那么,現(xiàn)在的情況如何?

是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營銷副總裁 Jeff Harris

是德科技憑借 80 年的經(jīng)驗(yàn)積累幫助工程師開發(fā)先進(jìn)技術(shù),擁有獨(dú)特的技術(shù)開發(fā)視角。過去幾十年來,我們看到的巨大進(jìn)步主要來自于電子產(chǎn)品的集成化和小型化。產(chǎn)品更小巧、功耗更低、單位面積內(nèi)的功能顯著增加,這些都是技術(shù)進(jìn)步的標(biāo)志。

應(yīng)用軟件在過去這幾十年也發(fā)生了巨大的變化,最值得一提的當(dāng)屬軟件的應(yīng)用大幅提速。也不過是二十年前,用戶還在將應(yīng)用軟件視為有趣的新奇事物;如今,他們的思想飛速轉(zhuǎn)變,認(rèn)為軟件的應(yīng)用給工作和生活帶來了便利。不僅如此,他們還期望應(yīng)用軟件的運(yùn)行從始至終能夠非常完美。在每個采用階段,用戶的期望都會增加,這意味著產(chǎn)品必須以非??斓乃俣雀碌⑶页墒?。

硬件和軟件結(jié)合的趨勢讓產(chǎn)品的開發(fā)需求以一種有趣的方式融合到了一起。新的“滿足關(guān)鍵需求”的應(yīng)用必須囊括更強(qiáng)的實(shí)時處理能力、及時決策和很高的可用性,且要求平臺始終能夠生成正確的決策。這種結(jié)合形成了對 ML 和 AI 的初始需求,進(jìn)而支持實(shí)現(xiàn)預(yù)期的大規(guī)模采用和增長。

雖然大部分人認(rèn)為 AI 主要是一種終端用戶需求,但 AI 業(yè)已成為實(shí)現(xiàn)更快產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)的必要條件。從最早的芯片組設(shè)計(jì)、電路版圖一直到最終產(chǎn)品驗(yàn)證,仿真軟件成為了仿真復(fù)雜接口和環(huán)境不可或缺的工具。這些仿真器被稱為數(shù)字孿生,它們是能夠以虛擬形式充當(dāng)“已知良好信號”的過程、環(huán)境條件或協(xié)議。在測試領(lǐng)域,數(shù)字孿生可能是一個簡單的信號發(fā)生器,一個完整的協(xié)議發(fā)生器,或者是一個完整的環(huán)境模擬器。數(shù)字孿生讓開發(fā)人員能夠快速創(chuàng)建更豐富的測試條件,從而在發(fā)貨之前完成產(chǎn)品驗(yàn)證。高性能數(shù)字孿生通常包含它們自己的 AI 引擎,這使得它們能夠自動進(jìn)行故障診斷,并對新產(chǎn)品設(shè)計(jì)展開回歸測試。

由于新產(chǎn)品中會有大量功能和自主決策,因此轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動的開發(fā)就變得很有必要,這種開發(fā)模式會采用自動化測試功能和數(shù)字孿生。在基本的設(shè)計(jì)原則下,會指明產(chǎn)品的特性和功能,然后設(shè)置單獨(dú)的測試進(jìn)行驗(yàn)證。接口標(biāo)準(zhǔn)不僅數(shù)量多還相當(dāng)復(fù)雜,因此手工構(gòu)建幾乎行不通。使用數(shù)字孿生的話,開發(fā)人員能夠在更短的時間內(nèi)編寫更多的功能測試集。然后,AI 功能會根據(jù)發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容自動執(zhí)行測試,并基于當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測可能需要的操作。要想更好地理解這一點(diǎn),您需要了解是什么讓人工智能成為可能。

我們可以這樣理解——軟件決策從算法開始。基礎(chǔ)算法運(yùn)行一組計(jì)算,如果知道哪些結(jié)果可以接受,哪些不可以接受,您可以用決策樹結(jié)果創(chuàng)建一個有限狀態(tài)機(jī)。這很難被認(rèn)為是一種智能的方式。然而,通過添加狀態(tài)符號并插入反饋,您的基礎(chǔ)算法現(xiàn)在可以根據(jù)當(dāng)前條件與當(dāng)前狀態(tài)的對比做出結(jié)果決策。將這些結(jié)合起來,同時將決策樹演變?yōu)樾袨闃?,就?gòu)成了最初的 AI。

我們還處于 AI 和數(shù)字孿生的早期階段,這意味著很多產(chǎn)品會提出很多要求。無論您在考察的 AI 是位于研發(fā)實(shí)驗(yàn)室,還是在您使用的云應(yīng)用軟件,或者是您自己的自動駕駛汽車中,它的存在都有原因。了解它應(yīng)該實(shí)現(xiàn)哪些功能可以幫助您評估它的重要性。數(shù)字孿生也是如此。一旦您把打算復(fù)制的預(yù)期信號、條件或決策結(jié)果分別進(jìn)行考慮,評估它們的作用就會非常簡單。

人工智能和數(shù)字孿生的需求真實(shí)存在。如果質(zhì)疑其中的真實(shí)性,您可以追溯它的起源。關(guān)鍵的決策和快速的擴(kuò)展不會始終都要有人類的參與。

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