在制造業中，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模計算自動搜索數據模式，以便自我選擇適當的響應。深度學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據。但深層次的學習結構分層算法，創建了一個學習系統，其中一層的發現提前，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，深度學習和神經網絡等術語方面存在不確定性。機器學習的一個弱點是缺乏解釋力。
機器學習發現相關性，而不是解釋，并且相關性并不總是意味著因果關系。人工智能AI在數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的物理理解的編程從一開始就指導數據學習的方法。
數控車床加工的經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，而不是質量保證。而人工智能AI需要數據，而計量學是將制造事件和結果轉換為數據的科學。
傳統數控車床加工相比先進的人工智能AI，當我們發現我們以前從未見過的因果關系時，AI不能給我們解釋，但它會揭示值得解釋的現象。我知道發生這種情況的一個領域是增材制造）。影響附加構建的變量很多，輸入和輸出之間的相互關系也不是很清楚，因此數控車床加工使用機器學習被用來更快地發現不同參數的功效。
數控車床加工在材料開發中的作用。涉及AI的實驗提供了一種方法，在虛擬意義上，只改變一個微結構屬性來研究效果，同時保持所有其他屬性不變。物理現實無法做到這一點。
數控車床加工加工零件中獲取信息，在加工中心內部開發更復雜的刀具壽命預測的可能性。人工智能需要數據，大型組織可能會有更多的數據要編組。
