隨著專業(yè)人士對將人工智能(AI)應用于制造業(yè)產生興趣，他們可能會接觸到關于概率性AI和確定性AI的相關信息。理解這兩類AI的區(qū)別及其在生產相關應用中的適用性差異，將幫助讓制造企業(yè)做出更明智的選擇并取得可衡量的成果。

　　概率性AI與確定性AI的定義

　　概率性AI(Probabilistic AI)依賴統(tǒng)計模型分析數(shù)據，并基于概率提供預測。人們也將其稱為“統(tǒng)計型AI” 或 “機器學習”。即便在存在不確定性和信息不完整的情況下，它仍能表現(xiàn)良好，且這些模型會通過使用不斷提升性能。

　　確定性AI(Deterministic AI)采用預定義的規(guī)則和邏輯。這意味著在輸入保持不變的情況下，它總能產生相同的輸出。開發(fā)這類AI的人員通常會用 if-then 語句對其編程，指示算法每次都以一致的方式處理明確的場景。

　　概率性AI的優(yōu)勢與劣勢

　　概率性AI是基于概率模型(如統(tǒng)計學習、貝葉斯推理、深度學習等)，通過分析數(shù)據中的不確定性規(guī)律，輸出帶有概率分布的預測結果(而非絕對確定的結論)的 AI 系統(tǒng)。其核心優(yōu)勢是能處理復雜、動態(tài)、多變量的不確定性場景，尤其適合制造業(yè)中存在大量 “模糊變量”(如原材料波動、環(huán)境干擾、隱性故障等)的場景。

　　1. 支持改進決策

　　概率性AI能通過指明特定場景發(fā)生的可能性，增強制造業(yè)領導者的決策信心。這是制造業(yè)領導者利用該技術減少停機時間的主要原因之一。高管們進而能做出更貼合實際的預測，從而傾向于投資最實用的改進方案。

　　2. 在變化的環(huán)境中表現(xiàn)出良好的性能

　　這種類型的AI在變異性高的環(huán)境(包括制造工廠)中也能有出色表現(xiàn)。由于其能力會隨使用不斷提升，依賴該技術的相關方在極少監(jiān)督或無需監(jiān)督的情況下，也能獲得理想結果。

　　3. 挖掘潛在趨勢

　　概率性AI能通過挖掘客戶行為和偏好，幫助制造品牌更深入地了解客戶。決策者還可進一步研究具體信息，例如用戶在看到折扣彈窗廣告后進行購買的可能性。

　　與幾乎所有事物一樣，概率性AI也存在一些不足。了解這些劣勢有助于制造商提前預判并做出調整。

　　1. 依賴高質量數(shù)據

　　概率性AI的輸出質量與其輸入數(shù)據的狀況直接相關。這意味著希望在制造場景中應用該技術的領導者，應建立數(shù)據治理和質量控制措施，以提升或維持其可用性。

　　2. 模型復雜

　　首次使用AI的制造業(yè)領導者可能會認為概率性模型過于復雜，難以創(chuàng)建和維護。這些決策者需權衡自身是否擁有運用此類算法的內部專業(yè)知識，或是否愿意為此分配相應預算。

　　3. 抗干擾能力弱

　　對輸入數(shù)據的變化敏感，難以適應制造業(yè)復雜多變的環(huán)境。遇到 “分布外數(shù)據”時，模型性能會驟降，甚至輸出完全錯誤的結果。無法有效區(qū)分 “正常波動” 與 “異常信號”，在制造業(yè)原材料批次波動、環(huán)境溫濕度變化等場景中，易產生誤報警或漏報警。

　　確定性AI的優(yōu)勢與劣勢

　　確定性AI是基于明確規(guī)則、邏輯推理或精確模型，在給定輸入下能輸出確定結果的 AI 系統(tǒng)，其核心特點是可解釋性強、結果可預測、可靠性高。這一特性與制造業(yè)對高精度、高穩(wěn)定性、可追溯性的核心需求高度契合，因此在制造業(yè)中展現(xiàn)出獨特的應用價值。

　　1. 提供一致性

　　確定性AI能為用戶提供一致的結果。若打算將其應用于變異性小或無變異性的制造場景，這一特性尤為有用。它在受監(jiān)管或安全關鍵型環(huán)境中也能發(fā)揮優(yōu)勢——當系統(tǒng)行為可預測時，相比每次行為都不同的系統(tǒng)，故障排查會更加簡便。

　　2. 更高透明度

　　由于采用基于規(guī)則的架構，確定性AI能為用戶提供一致且可靠的結果。部分類型還具備可解釋性，能展示得出特定結論的過程，以實現(xiàn)最大程度的透明度。

　　3. 減少意外輸出

　　確定性AI在醫(yī)療、金融等受監(jiān)管行業(yè)中頗受歡迎。其中一個原因是，與其他類型的AI相比，它產生意外輸出的可能性更低。通過遵循精確的指導原則，它能實現(xiàn)高準確性。

　　確定性AI的局限在于將現(xiàn)實世界強行塞進預設的規(guī)則框架，在制造業(yè)等高度復雜、動態(tài)變化的環(huán)境中，這種方式容易導致以下問題：

　　1. 跨應用靈活性有限

　　確定性AI始終不會偏離程序員為其設計的任務范圍。盡管這能確保它在目標應用中具備高準確性，但也意味著算法在處理其他任務時靈活性極低。

　　2. 缺乏對訓練數(shù)據之外情況的解釋

　　這類AI無法處理訓練數(shù)據中未涵蓋的情況。這種限制可能使其不適合某些制造環(huán)境，尤其是那些具有新情況或異常情況的制造環(huán)境。

　　3. 復雜場景建模能力受限

　　無法有效建模制造業(yè)中普遍存在的多變量非線性關系(如溫度 - 壓力 - 材料特性的復雜交互)。對隨時間演變的復雜系統(tǒng)(如設備老化過程)缺乏建模能力，預測準確性隨時間驟降。

　　制造業(yè)中兩類AI的應用場景

　　盡管這兩類AI在生產場景中并無放之四海而皆準的應用條件，但準備部署AI的制造企業(yè)應在實施前充分考慮其相關特性。

　　概率性AI通過 “量化不確定性、動態(tài)學習、靈活適配” 的特性，在制造業(yè)的預測性維護、需求計劃、復雜質量檢測等場景中，尤其適合需應對波動、挖掘隱性規(guī)律的環(huán)節(jié)。而確定性AI通過 “規(guī)則化、模型化、可追溯” 的特性，在制造業(yè)的高精度控制、質量檢測、設備維護等核心場景中，成為提升生產可靠性和效率的關鍵技術。實際應用中，兩者常結合使用(如 “概率性AI預測風險+確定性AI執(zhí)行精準控制”)，共同提升制造業(yè)的效率與韌性。

　　例如，在談及制藥制造業(yè)中部署概率性模型的最佳實踐時，一位專家建議，實施過程應采用結構化、透明且有文檔記錄的流程。他還建議重點關注流程改進，而非僅關注模型性能。這類AI最適合多變的環(huán)境，以及用戶可容忍一定誤差的應用場景。

　　若目標應用具備明確的規(guī)則和流程體系，決策者可考慮選擇確定性AI。當企業(yè)需要高準確性，且打算將AI部署在相對穩(wěn)定的環(huán)境中時，這一選擇尤為合適。

　　無論選擇哪種類型的AI，用戶都應在部署前、部署過程中及部署后設定關鍵績效指標(KPI)進行衡量。通過跟蹤這些數(shù)據，他們能評估結果并決定是否繼續(xù)推進。