在制造業(yè)中，人工智能一般是指機器學習，目前的主流是深度學習。人工智能（AI）將如何影響數(shù)控車床加工？

與自動化不同，其中對任何輸入的響應是預期和編程的，機器學習涉及通過大規(guī)模計算自動搜索數(shù)據(jù)模式，以便自我選擇適當?shù)捻憫Ｉ疃葘W習是機器學習的一個范疇，而且更深入。機器學習使用直接需要人工指導的算法來解析數(shù)據(jù)。但深層次的學習結(jié)構(gòu)分層算法，創(chuàng)建了一個學習系統(tǒng)，其中一層的發(fā)現(xiàn)提前，并提高了另一層的決策能力。

我們在是否正確應用機器學習，深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等術(shù)語方面存在不確定性。機器學習的一個弱點是缺乏解釋力。

機器學習發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，而不是解釋，并且相關(guān)性并不總是意味著因果關(guān)系。人工智能AI在數(shù)控車床加工研究中的應用如何涉及混合動力學基于對系統(tǒng)的物理理解的編程從一開始就指導數(shù)據(jù)學習的方法。

數(shù)控車床加工的經(jīng)驗讓我們傾向于將測量和檢查視為過程的判斷，確定一個特征，以確定它是通過還是失敗。但計量學的更大功能在于過程控制，而不是質(zhì)量保證。而人工智能AI需要數(shù)據(jù)，而計量學是將制造事件和結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)的科學。

傳統(tǒng)數(shù)控車床加工相比先進的人工智能AI，當我們發(fā)現(xiàn)我們以前從未見過的因果關(guān)系時，AI不能給我們解釋，但它會揭示值得解釋的現(xiàn)象。我知道發(fā)生這種情況的一個領(lǐng)域是增材制造）。影響附加構(gòu)建的變量很多，輸入和輸出之間的相互關(guān)系也不是很清楚，因此數(shù)控車床加工使用機器學習被用來更快地發(fā)現(xiàn)不同參數(shù)的功效。

數(shù)控車床加工在材料開發(fā)中的作用。涉及AI的實驗提供了一種方法，在虛擬意義上，只改變一個微結(jié)構(gòu)屬性來研究效果，同時保持所有其他屬性不變。物理現(xiàn)實無法做到這一點。

數(shù)控車床加工加工零件中獲取信息，在加工中心內(nèi)部開發(fā)更復雜的刀具壽命預測的可能性。人工智能需要數(shù)據(jù)，大型組織可能會有更多的數(shù)據(jù)要編組。