援助之手。 重新思考机器人
机器人一直在做我们的工作 自1960s。 那么为什么呢 政客 和 商界领袖 现在才变得如此担心机器人导致大规模失业？
它归结为机器人究竟是什么的问题。 而 科幻小说 经常将机器人描绘成机器人以与人类大致相同的方式执行任务，现实是机器人采取更加专业化的形式。 传统的20世纪机器人是工厂生产汽车的自动化机器和机械臂。 商业21st世纪机器人是超市自助结账， 自动导向仓库车辆， 乃至 汉堡翻转机 在快餐店。
最终，人类并没有变得完全多余，因为这些机器人可能非常有效，但它们也有点愚蠢。 他们不会以非常准确但非常有限的方式思考，他们只是采取行动。 人类仍然需要围绕机器人工作，完成机器无法完成的工作并在卡住时修理它们。 但由于可以适应多项任务的新一波更智能，更具价值的机器，这一切都将发生变化。 这种变化将非常重要，它将创造一个 新的工业革命.
第四次工业革命。 Christoph Roser, 创用CC BY-SA
工业4.0
这个“行业4.0”的时代正受到同样的技术进步的推动，这些技术进步使智能手机的功能得以实现。 它是低成本和高功率计算机，高速通信和人工智能的混合体。 这将产生更智能的机器人，具有更好的感知和通信能力，可以适应不同的任务，甚至协调他们的工作，以满足需求，而无需人类的输入。
在制造业中，机器人可以说是在任何领域取得最大进展，这将意味着一个巨大的转变 集中到分散的协作生产。 传统机器人专注于单一，固定，高速操作，并需要高技能的人力劳动力来操作和维护它们。 行业4.0机器灵活，协作，可以更独立地运行，最终消除了对高技能劳动力的需求。
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对于大型制造商而言，4.0行业意味着他们的机器人将能够感知他们的环境并进行通信 工业网络 可以远程运行和监控。 每台机器都会生成大量数据，可以使用所谓的“集中研究”大数据“分析。 这将有助于确定提高整个工厂的运营绩效和生产质量的方法，例如通过更好地预测何时需要维护并自动安排。
对于中小型制造企业，Industry 4.0将使其更便宜，更易于使用机器人。 它将创建可重新配置以执行多个作业的机器，并进行调整以适应更多样化的产品系列和不同的生产量。 该部门已经开始从可重构机器人中受益，该机器人旨在与人类工作人员协作并分析他们自己的工作以寻求改进，例如 BAXTER, SR-TEX 和 CareSelect.
虽然这些机器越来越智能，但它们仍然没有我们那么聪明。 今天的工业人工智能在一个 狭窄的水平，它提供了机器展示的人类智能的外观，但是由人类设计。
接下来发生的事情被称为“深入学习”。 与大数据分析类似，它涉及实时处理大量数据，以决定采取何种最佳行动。 不同之处在于机器从数据中学习，因此可以改善其决策制定。 一个完美的深度学习的例子被证明了 谷歌的AlphaGo 自学的软件 击败世界上最伟大的围棋球员.
申请的转折点 人工智能制造 可以使用称为图形处理单元（GPU）的特殊微芯片。 这使深度学习能够以极快的速度应用于极大的数据集。 但仍有一段路可走 大工业公司 正在招募大量科学家来进一步发展这项技术。
特斯拉机器人工厂。
对行业的影响
随着行业4.0技术变得更加智能和广泛可用，任何规模的制造商都将能够部署经济高效，多用途和协作的机器作为标准。 这将带来工业增长和市场竞争力，更好地了解生产过程，从而产生新的高质量产品和数字服务。
对于具有自身运营潜力的智能机器人工作人员究竟会对制造业产生什么影响仍然存在 广泛争议。 我们从科幻小说中了解的人工智能仍处于起步阶段。 这可能是22nd世纪之前的机器人真正有可能通过开发不仅仅是深度学习而是模仿人类思维的真正的人工理解来使人类劳动过时。
理想的情况下行业4.0将通过消除重复性任务并为其提供更好的机器人工具，使人类工作者在工作中获得更多成就。 从理论上讲，这将使我们人类更多地关注业务发展，创造力和科学 任何机器人都难以做到。 过去让人类多余的技术了 迫使我们适应，通常有更多的教育。
但是，由于工业4.0机器人将能够在很大程度上独立运营，我们可能会看到制造业工作带来更大的人力冗余，而其他部门无法创造足够的新工作。 然后我们可能会看到更多保护人类劳动的政治举措，例如 征税机器人.
同样，在理想情况下，人类可能能够专注于做事情 这让我们成为人类也许是由一个人推动的 基本收入 机器人工作产生的。 最终，我们需要确定机器人劳动力是否会对我们，对我们或对我们有效。
关于作者
Jeff Morgan，制造研究工程， 都柏林圣三一学院（Trinity College）
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