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

　　最近有個朋友需要一份外國產(chǎn)品的說明，他把手上僅有的英文版說明，貼到谷歌自動翻譯去轉(zhuǎn)了一下，整篇兩頁的技術(shù)說明，翻譯成中文之后，居然一個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)翻譯機器（Nueural Machine Translation，NMT) 取代了原來用的自然語言處理算法（NLP natural Language Processing），翻譯質(zhì)量幾乎和有經(jīng)驗的技術(shù)編輯的工作一樣出色。

　　翻譯機器采用了人工智能最熱門的“機器學(xué)習(xí)”技術(shù)，讓機器像人一樣學(xué)習(xí)兩種語言，機器不眠不休而且運算速度又快，很快就能從小學(xué)程度進展到專家的水平，機器翻譯的能力改善的速度一日千里。

　　什么是機器學(xué)習(xí)？就是把事物的處理程序編成計算機可以演算的邏輯，再提供足夠的樣本，讓計算機依照算法練習(xí)并比對答案，就像我們小時候背唐詩，有人背得夠多夠熟，沉浸于大量的詩詞之中，找出詩詞的邏輯，終于可以吟詩作對，滿足了詩詞的基本要素，作出令人驚艷的作品。

　　機器學(xué)習(xí)在今天計算能力容易取得的環(huán)境下，晚上教計算機學(xué)習(xí)，我們把已知的詩詞都喂進去，明天早上計算機已經(jīng)可以寫詩了。即使計算機寫詩不是為了抒發(fā)情感，一樣也能感動人，因為他學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來源本來就是人類情感的泉源。

　　機器學(xué)習(xí)將“人工智能”推進到計算機可以學(xué)習(xí)任何人類做的工作，只要這個工作的“內(nèi)容”可以利用『數(shù)字』來描繪，計算機都學(xué)得會，不論是深奧的圍棋還是簡單的點鈔機...

　　機器學(xué)習(xí)不是今天才有的新玩意，只是今天機器學(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)師傅教計算機工程師，工程師教計算機學(xué)習(xí)的過程。

　　印刷業(yè)是最好的例子，從CDR的檔案到印版上的印紋，到控墨臺的墨鍵，到快遞的交貨地點如果利用計算機來幫忙，一定比人來處理更有效率。這是因為十幾年以來，軟件工程師學(xué)會了各個工序的內(nèi)容，利用數(shù)字來描繪印刷工序的屬性，最后轉(zhuǎn)換成幫忙處理印刷生產(chǎn)和管理的計算機軟件。

　　印刷流程中幾乎所有工序早已經(jīng)數(shù)字化了，計算機還能學(xué)習(xí)什么？

　　只要還需要人手處理的部分都值得計算機去學(xué)習(xí)，技術(shù)供貨商為了幫助印刷廠客戶提升競爭力，都將目標指向解決人力成本的關(guān)鍵上。

　　自動化已經(jīng)替代了許多人手，有那些部分需要讓自動化更進一步？

　　今天印刷廠聘請了許多PS師傅來處理檔案，因為客戶送來的檔案不規(guī)范，一個檔案上面有好幾個的版面，必須經(jīng)過整理才能轉(zhuǎn)換成一個個和訂單關(guān)聯(lián)的PDF。如果計算機學(xué)會像人一樣能判斷版面的范圍和正反面，自動處理并輸出PDF，才能打開整理檔案的瓶頸，這是計算機需要學(xué)習(xí)的第一項。

　　計算機已經(jīng)管理訂單，管理好的訂單被打印成施工單，用來指揮生產(chǎn)流程，第二項就是如何教會計算機將施工單的內(nèi)容，變成指揮印前工序的命令，訂單確認了以后，生產(chǎn)系統(tǒng)自動自發(fā)開始工作了。

　　還有一個人手無法解決，成本無法控制的是檔案轉(zhuǎn)換中出現(xiàn)錯誤造成的損失，印前流程從設(shè)計原稿，匯出PDF小版，小版拼成大版的PDF，經(jīng)過精煉再RIP成CTP版上的印紋，最后上機印刷，以上每一個工序都對檔案內(nèi)容進行了重新組合，再交給下一個工序，PDF檔案本身是程序語言，組合的過程中偶爾改變了表面上文字或是圖片的屬性，到了下一個工序，版面內(nèi)容就被改變了。

　　這種錯誤只能怪計算機，就怕萬一錯誤出現(xiàn)在重要的印件上，代價就無法估計。由于不同工序采用不同廠商的軟件，要教會計算機不出錯根本不可能，解決的辦法就是教會計算機來審稿，在工序之間把不同階段的檔案，取出來校對，在CTP制版以前過濾出被改變了的版面。

　　目前，國內(nèi)不同的技術(shù)供貨商正努力于這三方面，機器學(xué)習(xí)和人類的學(xué)習(xí)一樣需要經(jīng)驗，經(jīng)驗越多的，計算機的執(zhí)行能力就越強。

　　高鐵站的自動柜員機提供賣票和取票的服務(wù)，進站檢票也都由機器取代人手，20年前的車站就有了類似的機器，只是今天的機器由于經(jīng)驗豐富，變聰明了，不論是工程師學(xué)習(xí)再去改善機器的功能，還是機器自己會學(xué)習(xí)，都一樣能促成智能制造。

　　今天，機器學(xué)習(xí)技術(shù)念成為人工智能突飛猛進的主要動力，如果我們以為人工智能只會發(fā)生在特定的領(lǐng)域和印刷行業(yè)無關(guān)，那就是對于今天技術(shù)發(fā)展的無知。

　　目前印刷管理的改造追求的，正是教計算機學(xué)習(xí)整理文件，指揮生產(chǎn)工序和自動審稿，等到各種自動化應(yīng)用成熟以后，智能印刷就向前了一大步。