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吕理哲专栏：向老师问路（156）智能印刷的一大步
最近,有一个朋友需要一份外国产品的说明,他把手上仅有的英文版说明贴到谷歌自动翻译去转了一下,整整两页的技术说明,翻译成中文之后,居然一个字都不用修改就可以转给客户看了.
去年底,Google翻译算法换成了神经网络翻译机器（Nueural Machine Translation,NMT) 取代了原来用的自然语言处理算法（NLP natural Language Processing）,翻译品质几乎和有经验的技术编辑做的一样出色.
翻译机器采用了人工智能最热门的“机器学习”技术,让机器像人一样学习两种语言,机器不眠不休而且运算速度又快,很快就能从小学程度进展到专家的水平,机器翻译的能力进步飞速.
什么是机器学习？就是把事物的处理程序编成电脑可以演算的逻辑,再提供足够的样本,让电脑依照演算法练习并比对答案,就像我们小时候背唐诗,有人背得够多够熟,沉浸于大量的诗词之中,找出诗词的逻辑,终于可以吟诗作对,做出令人惊艳的作品.
机器学习的速度非常快,晚上教电脑学习,我们把已知的诗词都输进去,第二天一早,电脑已经可以写诗了.即使电脑写诗不是为了抒发情感,一样也能感动人,因为他学习的数据来源就是人类情感的泉源.
机器学习就是将“人工智能”植入电脑,电脑可以学习任何人类的工作,只要这个工作的“内容”可以利用“数字”来描绘,电脑都学得会,不论是深奥的围棋还是简单的点钞机.
机器学习不是今天才有的新玩意,只是今天机器学习的方法和环境更有效率而已,各行各业的数字化一直是专业师傅教电脑工程师,工程师教电脑学习的过程.
印刷业是最好的例子,从CDR的文件到印版上的印纹,到控墨台的墨键,到快递的交货地点,如果利用电脑来帮忙,一定比人来处理更有效率.这是因为十几年以来,软件工程师学会了各个工序的内容,利用数字来描绘印刷工序的属性,最后转换成帮忙处理印刷生产和管理的电脑软件.
印刷流程中几乎所有工序早已经数字化了,电脑还能学习什么？
只要是还需要人手处理的部分都值得电脑去学习,今天,技术供应商为了帮助印刷厂提升竞争力,都将目标指向了如何节省人力成本.
自动化已经替代了许多人手,有哪些部分需要让自动化更进一步？
现在的印刷厂聘请了许多PS师傅来处理文件,因为客户送来的文件不规范,一个文件上面有好几个版面,必须经过整理才能转换成一个个与订单关联的PDF.如果电脑学会像人一样能判断版面的范围和正反面,自动处理并输出PDF,就能节省很大一部分人力,这是电脑需要学习的第一项.
电脑已经管理订单,管理好的订单被打印成施工单,用来指挥生产流程,电脑需要学习的第二项就是如何教会电脑将施工单的内容,变成指挥印前工序的命令,订单确认了以后,生产系统就可以自动开始工作了.
还有一个人手无法解决、成本无法控制的是文件转换中出现错误造成的损失,印前流程从设计原稿,汇出PDF小版,小版拼成大版的PDF,经过精炼在RIP上生成CTP版上的印纹,最后上机印刷,以上每一个工序都对文件内容进行了重新组合,再交给下一个工序,PDF文件本身是程序语言,重新组合的过程中偶尔会改变表面上文字或是图片的属性,到了下一个工序,版面内容就被改变了.
这种错误只能怪电脑,就怕万一错误出现在重要的活件上,损失就无法估计了.由于不同工序采用不同厂商的软件,要教会电脑不出错根本不可能,解决的办法就是教会电脑来审稿,这是电脑需要学习的第三项.在工序之间把不同阶段的文件,取出来校对,在CTP制版以前过滤出被改变了的版面.
目前,国内不同的技术供应商正努力于这3个方面,机器学习和人类的学习一样需要经验,经验越多,电脑的执行能力就越强.
今天,高铁站的自动柜员机可以提供卖票和取票的服务,连进站检票也都由机器取代了人工,其实,20年前的车站就有了类似的机器,只是今天的机器经验丰富,就变聪明了,不论是工程师学习改善机器的功能,还是机器自己会去学习,都可能促成智能印刷.
今天,机器学习的新概念成为了人工智能进步的主要动力,如果我们以为人工智能只会发生在特定的领域和印刷行业无关,那就是对技术发展的无知.
目前,印刷管理所追求的,正是教电脑学习整理文件,指挥生产工序和自动审稿,等到应用成熟以后,智能印刷将会向前迈进一大步.
责任编辑：王蕾 wl@cprint.cn
电子出版专家、专栏作家吕理哲
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