今天,，大數(shù)據(jù)提供了海量的教材，人工智能因為機器學習的技術,，突飛猛進,。

  生活中的智能化

  2005年有一本暢銷書《世界是平的》，作者Thomas Friedman在書中用一個場景來描述：地球再大,，有了互聯(lián)網(wǎng)距離不再是什么問題,，從而彰顯世界是平的。他提到：美國的醫(yī)生白天要求一個病人照X光,，這個X光片的數(shù)據(jù)立刻傳到印度,，12小時后印度醫(yī)生上班了，打開X光片數(shù)據(jù)文件做了一個分析報告,，第二天美國醫(yī)生就能根據(jù)這個報告,，給病人診斷、開處方,。

  許多人可能不知道,，印度的X光分析專業(yè)醫(yī)生已經(jīng)下崗了,，經(jīng)過了十幾年收集了千千萬萬的X光片數(shù)據(jù)和相應的分析報告。經(jīng)由機器學習,，電腦寫的X光報告比印度專業(yè)醫(yī)生更精準,。不止是專業(yè)醫(yī)生被人工智能取代了，連廚師,、股票交易員,、門診醫(yī)師、iPhone裝配工,、球鞋制造工等部分崗位也都被人工智能替代了。

  沒人懷疑人工智能是21世紀以來最重要的科學發(fā)現(xiàn),，或者說是科學進化,。有科學家甚至認為人工智能是地球生命創(chuàng)始以來最重要的演變，地球上的所有生物都是由相同DNA程序主導的細胞分裂出來的,，當人工智能有了機器學習的能力,，終將演化出各種可能。既然,，各行各業(yè)都開始導入人工智能,，2000年前開始數(shù)字化的印刷業(yè)，如何能對人工智能視而不見?

 人工智能發(fā)展不是創(chuàng)造全新存在,，絕大多數(shù)的人工智能的研究應用都是謀求人類“既有”工作能力的增強,，和數(shù)字化的目的是一脈相承的。只是使用電腦的目的有所不同,，以前數(shù)字化讓電腦幫人干活,，今天的人工智能更進一步，給電腦賦予了新的使命,，不但要幫忙干活,，還得幫人“看”“聽”“感覺”，最主要的是幫人作“判斷”,。

  數(shù)字化印刷流程加上人工智能會出現(xiàn)什么新工具?

  數(shù)字化過程中,，電腦或者說電腦工程師一直不斷地學習人如何管理印刷生意，學會了一樣就可以幫忙一項,。我們都知道電腦已經(jīng)學會了報價,、接單;今天已經(jīng)有ERP可以利用訂單的信息指揮制版。也有自動整理文件的人工智能,，可以識別文件里面有幾個版面,，哪一個是背面，哪一個是正面,，對于彩色單頁的文件,，可以判斷哪里可能會出現(xiàn)印刷問題,，并指定加以修正，如果電腦無法辨識,，就轉(zhuǎn)成人工處理,。

  比較先進的文件整理技術如小羚羊的印果，轉(zhuǎn)人工處理的比例差不多只有5%,，也就是自動處理文件的成功率已經(jīng)達到95%,，已經(jīng)可以幫助大部分印刷廠節(jié)省大量的客服的人工成本。印前流程的工序之間都是數(shù)字化處理,，原稿轉(zhuǎn)換成PDF小版,，再拼成PDF大版，再RIP成CTP印版的文件,，都是軟件干的活,，一旦發(fā)生漏圖缺字現(xiàn)象，可能等到印刷后才會發(fā)現(xiàn),。

  今天有審稿機器人可以避免審查電子稿,，可以自動審查首印的掃描稿，也可以在機器上在線檢測,。這些技術應用的電腦視覺(Computer Vision)都算是人工智能的范疇,。人工智能和以往的電腦程序的主要不同在于多了專業(yè)領域的判斷能力，人工智能其實只是數(shù)字化的延伸,，數(shù)字化曾經(jīng)是印刷產(chǎn)業(yè)改變的動力,。今天印刷技術可以數(shù)字化的都已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)字化，在這一長串的印刷流程中,，幾乎所有的工序都可以一鍵搞定,，印刷如果有CIP3預放墨，印后如果應用了JDF也可能按一個鍵就把裁切,、裝訂,、上光、覆膜都做好了,。

  技術生生不息,，印刷技術數(shù)字化以后，接下來改變印刷競爭力的動力,，非人工智能莫屬,。