人工智能將會(huì )以什么方式改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)

人工智能

得益于科幻小說(shuō)和電影,人工智能(AI)已經(jīng)聲名狼藉。當大多數人想到人工智能時(shí),他們腦海中都會(huì )浮現出《2001:太空漫游》中的HAL9000或者《終結者》系列中的天網(wǎng)。如果沒(méi)有適當的監管,真正有感知能力的人工智能可能會(huì )造成威脅。另外,機器學(xué)習算法是人工智能的基礎。

機器學(xué)習背后的想法是創(chuàng )建無(wú)需編程即可學(xué)習的計算機。它已經(jīng)在小規模上使用——例如,你的網(wǎng)絡(luò )電視節目推薦是機器學(xué)習的基本形式,該程序會(huì )分析你觀(guān)看的節目和電影,并使用該數據為你提供新的選擇。

將人工智能融入物聯(lián)網(wǎng)

機器學(xué)習已經(jīng)邁出了物聯(lián)網(wǎng)世界的第一步。自動(dòng)駕駛汽車(chē)是最大的物聯(lián)網(wǎng)設備之一,即使只提供部分自動(dòng)駕駛功能的汽車(chē),如特斯拉,也非常依賴(lài)于機器學(xué)習。你可以對自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行編程,使其了解道路的基本規則以及如何處理可能遇到的最常見(jiàn)障礙。然而,當你將其他驅動(dòng)程序引入混合時(shí),不可能為每個(gè)可能的變量進(jìn)行編程。

這就是為什么在物聯(lián)網(wǎng)中機器學(xué)習至關(guān)重要的原因所在。剛從生產(chǎn)線(xiàn)上下來(lái)的特斯拉將會(huì )獲得其他特斯拉目前正在收集的所有信息,然后可以學(xué)習所有遇到的新變量并與所有連網(wǎng)的汽車(chē)共享,這使得自動(dòng)駕駛模式對所有特斯拉駕駛員來(lái)說(shuō)都更加安全。

物聯(lián)網(wǎng),人工智能和大數據

大數據是一個(gè)行業(yè)術(shù)語(yǔ),適用于任何大型數據集合。它可以是醫生和醫院收集的醫療數據,也可以是物聯(lián)網(wǎng)設備的使用數據以及二者之間的任何數據。不過(guò),很多收集到的數據通常都是無(wú)用的,但行業(yè)領(lǐng)導者可以利用諸如使用和購買(mǎi)習慣等信息來(lái)預測銷(xiāo)售趨勢和市場(chǎng)中的其他變化。

當前使用的預測算法很有用,允許計算機進(jìn)行預測,但它們受處理能力和學(xué)習能力的限制。傳統計算機可以處理數千字節的數據,另一方面,由人工智能驅動(dòng)的計算機同樣可以處理該數據,并發(fā)現趨勢,然后跟隨這些趨勢得出結論。

機器學(xué)習不是完美的解決方案。微軟曾將該程序的基本版本應用于Twitter帳戶(hù),結果在不到24小時(shí)內,Twitter巨魔就將AI聊天機器人變成了種族主義者,并向每個(gè)人發(fā)送了令人不快的信息。對于不斷增長(cháng)的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來(lái)說(shuō),一個(gè)適當監管的人工智能系統可能是一個(gè)寶貴工具,它們有潛力通過(guò)預測市場(chǎng)變化來(lái)改變和塑造每一個(gè)行業(yè)。

想象一下,經(jīng)營(yíng)一家生產(chǎn)可穿戴設備的企業(yè),能夠預測下一季度最暢銷(xiāo)的設備類(lèi)型。這可以在銷(xiāo)售上賺更多的錢(qián),并通過(guò)減少滯銷(xiāo)商品的生產(chǎn)來(lái)節省資金。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結合可以減少或消除過(guò)剩的商品庫存。

只要系統得到適當監管,機器學(xué)習就能塑造我們看待世界的方式,并且已經(jīng)改變了我們使用物聯(lián)網(wǎng)設備的方式。