最近有個(gè)朋友需要一份外國(guó)產(chǎn)品的說(shuō)明,他把手上僅有的英文版說(shuō)明,貼到谷歌自動(dòng)翻譯去轉(zhuǎn)了一下,整篇兩頁(yè)的技術(shù)說(shuō)明,翻譯成中文之后,居然一個(gè)字都不用修改就可以轉(zhuǎn)給客戶看了。
去年底,Google翻譯算法換成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯機(jī)器(Nueural Machine Translation,NMT) 取代了原來(lái)用的自然語(yǔ)言處理算法(NLP natural Language Processing),翻譯質(zhì)量幾乎和有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)編輯的工作一樣出色。
翻譯機(jī)器采用了人工智能最熱門的“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù),讓機(jī)器像人一樣學(xué)習(xí)兩種語(yǔ)言,機(jī)器不眠不休而且運(yùn)算速度又快,很快就能從小學(xué)程度進(jìn)展到專家的水平,機(jī)器翻譯的能力改善的速度一日千里。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?就是把事物的處理程序編成計(jì)算機(jī)可以演算的邏輯,再提供足夠的樣本,讓計(jì)算機(jī)依照算法練習(xí)并比對(duì)答案,就像我們小時(shí)候背唐詩(shī),有人背得夠多夠熟,沉浸于大量的詩(shī)詞之中,找出詩(shī)詞的邏輯,終于可以吟詩(shī)作對(duì),滿足了詩(shī)詞的基本要素,作出令人驚艷的作品。
機(jī)器學(xué)習(xí)在今天計(jì)算能力容易取得的環(huán)境下,晚上教計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí),我們把已知的詩(shī)詞都喂進(jìn)去,明天早上計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以寫詩(shī)了。即使計(jì)算機(jī)寫詩(shī)不是為了抒發(fā)情感,一樣也能感動(dòng)人,因?yàn)樗麑W(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來(lái)源本來(lái)就是人類情感的泉源。
機(jī)器學(xué)習(xí)將“人工智能”推進(jìn)到計(jì)算機(jī)可以學(xué)習(xí)任何人類做的工作,只要這個(gè)工作的“內(nèi)容”可以利用『數(shù)字』來(lái)描繪,計(jì)算機(jī)都學(xué)得會(huì),不論是深?yuàn)W的圍棋還是簡(jiǎn)單的點(diǎn)鈔機(jī)...
機(jī)器學(xué)習(xí)不是今天才有的新玩意,只是今天機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和環(huán)境更有效率而已,各行各業(yè)的數(shù)字化一直是專業(yè)師傅教計(jì)算機(jī)工程師,工程師教計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的過(guò)程。
印刷業(yè)是最好的例子,從CDR的檔案到印版上的印紋,到控墨臺(tái)的墨鍵,到快遞的交貨地點(diǎn)如果利用計(jì)算機(jī)來(lái)幫忙,一定比人來(lái)處理更有效率。這是因?yàn)槭畮啄暌詠?lái),軟件工程師學(xué)會(huì)了各個(gè)工序的內(nèi)容,利用數(shù)字來(lái)描繪印刷工序的屬性,最后轉(zhuǎn)換成幫忙處理印刷生產(chǎn)和管理的計(jì)算機(jī)軟件。
印刷流程中幾乎所有工序早已經(jīng)數(shù)字化了,計(jì)算機(jī)還能學(xué)習(xí)什么?
只要還需要人手處理的部分都值得計(jì)算機(jī)去學(xué)習(xí),技術(shù)供貨商為了幫助印刷廠客戶提升競(jìng)爭(zhēng)力,都將目標(biāo)指向解決人力成本的關(guān)鍵上。
自動(dòng)化已經(jīng)替代了許多人手,有那些部分需要讓自動(dòng)化更進(jìn)一步?
今天印刷廠聘請(qǐng)了許多PS師傅來(lái)處理檔案,因?yàn)榭蛻羲蛠?lái)的檔案不規(guī)范,一個(gè)檔案上面有好幾個(gè)的版面,必須經(jīng)過(guò)整理才能轉(zhuǎn)換成一個(gè)個(gè)和訂單關(guān)聯(lián)的PDF。如果計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像人一樣能判斷版面的范圍和正反面,自動(dòng)處理并輸出PDF,才能打開整理檔案的瓶頸,這是計(jì)算機(jī)需要學(xué)習(xí)的第一項(xiàng)。
計(jì)算機(jī)已經(jīng)管理訂單,管理好的訂單被打印成施工單,用來(lái)指揮生產(chǎn)流程,第二項(xiàng)就是如何教會(huì)計(jì)算機(jī)將施工單的內(nèi)容,變成指揮印前工序的命令,訂單確認(rèn)了以后,生產(chǎn)系統(tǒng)自動(dòng)自發(fā)開始工作了。
還有一個(gè)人手無(wú)法解決,成本無(wú)法控制的是檔案轉(zhuǎn)換中出現(xiàn)錯(cuò)誤造成的損失,印前流程從設(shè)計(jì)原稿,匯出PDF小版,小版拼成大版的PDF,經(jīng)過(guò)精煉再RIP成CTP版上的印紋,最后上機(jī)印刷,以上每一個(gè)工序都對(duì)檔案內(nèi)容進(jìn)行了重新組合,再交給下一個(gè)工序,PDF檔案本身是程序語(yǔ)言,組合的過(guò)程中偶爾改變了表面上文字或是圖片的屬性,到了下一個(gè)工序,版面內(nèi)容就被改變了。
這種錯(cuò)誤只能怪計(jì)算機(jī),就怕萬(wàn)一錯(cuò)誤出現(xiàn)在重要的印件上,代價(jià)就無(wú)法估計(jì)。由于不同工序采用不同廠商的軟件,要教會(huì)計(jì)算機(jī)不出錯(cuò)根本不可能,解決的辦法就是教會(huì)計(jì)算機(jī)來(lái)審稿,在工序之間把不同階段的檔案,取出來(lái)校對(duì),在CTP制版以前過(guò)濾出被改變了的版面。
目前,國(guó)內(nèi)不同的技術(shù)供貨商正努力于這三方面,機(jī)器學(xué)習(xí)和人類的學(xué)習(xí)一樣需要經(jīng)驗(yàn),經(jīng)驗(yàn)越多的,計(jì)算機(jī)的執(zhí)行能力就越強(qiáng)。
高鐵站的自動(dòng)柜員機(jī)提供賣票和取票的服務(wù),進(jìn)站檢票也都由機(jī)器取代人手,20年前的車站就有了類似的機(jī)器,只是今天的機(jī)器由于經(jīng)驗(yàn)豐富,變聰明了,不論是工程師學(xué)習(xí)再去改善機(jī)器的功能,還是機(jī)器自己會(huì)學(xué)習(xí),都一樣能促成智能制造。
今天,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)念成為人工智能突飛猛進(jìn)的主要?jiǎng)恿?,如果我們以為人工智能只?huì)發(fā)生在特定的領(lǐng)域和印刷行業(yè)無(wú)關(guān),那就是對(duì)于今天技術(shù)發(fā)展的無(wú)知。
目前印刷管理的改造追求的,正是教計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)整理文件,指揮生產(chǎn)工序和自動(dòng)審稿,等到各種自動(dòng)化應(yīng)用成熟以后,智能印刷就向前了一大步。
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