印刷技術(shù)數(shù)字化的過(guò)程中，已經(jīng)累積了許多利用計(jì)算機(jī)幫忙制造的經(jīng)驗(yàn)，如果把這些經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于管理系統(tǒng)，幫助計(jì)算機(jī)去判斷，去啟動(dòng)下一個(gè)工序，這就已經(jīng)是智能印刷了。

　　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(hù)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(mén)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(zhuān)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(mǎn)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(xiě)詩(shī)了。即使計(jì)算機(jī)寫(xiě)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(lèi)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(lèi)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(zhuān)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(chǎng)客戶(hù)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(chǎng)聘請(qǐng)了許多PS師傅來(lái)處理檔案，因?yàn)榭蛻?hù)送來(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(kāi)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(kāi)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(chǎng)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(lèi)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(mài)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(chē)站就有了類(lèi)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。