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為什么物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能才能成功?

為什么物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能才能成功 百恒物聯(lián) 2019-07-25 3556
  物聯(lián)網(wǎng)將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)可以幫助城市預(yù)測事故和犯罪;讓醫(yī)生實時了解起搏器或生物芯片的信息;通過對設(shè)備和機械進行預(yù)測性維護,實現(xiàn)跨行業(yè)的最佳生產(chǎn)效率;創(chuàng)建真正智能的家用電器,并提供自動駕駛汽車之間的關(guān)鍵通信。物聯(lián)網(wǎng)帶來的可能性是無限的。

  隨著連網(wǎng)設(shè)備和傳感器的快速擴展,它們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長,而隨之而來的最大問題是如何分析這些海量性能數(shù)據(jù)。


為什么物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能才能成功?


  什么是人工智能,什么是機器學(xué)習(xí)?


  人工智能是對感知周圍世界、形成計劃并為實現(xiàn)目標(biāo)而做出決策的智能體的研究。它的基礎(chǔ)包括數(shù)學(xué)、邏輯、哲學(xué)、概率論、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和決策理論。許多領(lǐng)域都屬于人工智能的范疇,如計算機視覺、機器人學(xué)、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理。

  機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支,它的目標(biāo)是讓計算機能夠自己學(xué)習(xí)。機器的學(xué)習(xí)算法使其能夠識別數(shù)據(jù)中的模式,然后構(gòu)建解釋世界的模型,并在沒有明確預(yù)先編程規(guī)則和模型的情況下預(yù)測事物。

  為什么機器學(xué)習(xí)很重要?


  人工智能將比任何其他創(chuàng)新更有能力塑造我們的未來,任何不了解它的人很快就會發(fā)現(xiàn)自己被拋在后面。

  在經(jīng)過多個人工智能冬天和“虛假繁榮”之后,數(shù)據(jù)存儲和計算機處理能力的快速發(fā)展極大地改變了游戲規(guī)則。

  機器學(xué)習(xí)已經(jīng)對計算機視覺(機器識別圖像或視頻中對象的能力)做出了巨大改進。例如,您收集了幾十萬甚至幾百萬張圖片,需要分別給它們貼上標(biāo)簽,比如要給有貓的圖片貼上標(biāo)簽,然后,該算法試圖建立一個模型,可以準(zhǔn)確無誤地給每一張有貓的圖片貼上標(biāo)簽。一旦精度足夠高,機器就能“了解”貓的樣子。

  例如,跟蹤健康狀況的可穿戴設(shè)備已經(jīng)是一個新興行業(yè),但很快這些設(shè)備將發(fā)展成為相互連接并連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備,可以跟蹤您的健康狀況并為健康服務(wù)提供實時更新。

  如果您身體的某項指標(biāo)達(dá)到閾值,您的醫(yī)生會收到通知——例如,心率增加到不安全的水平,甚至停止。為了能夠指出潛在問題,必須從正常和不正常的角度來分析數(shù)據(jù),而這需要基于實時數(shù)據(jù)流快速識別相似性、相關(guān)性和異常性。這能否由在醫(yī)療服務(wù)部門工作的個人來完成?——實時審查來自數(shù)千名患者的數(shù)據(jù),并正確決定何時發(fā)出緊急信息?不太可能——編寫代碼或規(guī)則來搜索數(shù)據(jù)以查找已知模式非常耗時,充滿了錯誤,并且僅限于識別先前已知的模式。

  為了在收集數(shù)據(jù)時立即進行分析,以準(zhǔn)確識別先前已知和先前從未見過的新模式,還必須使用能夠生成和聚合這些大數(shù)據(jù)的機器來了解每個患者的正常行為,并跟蹤、發(fā)現(xiàn)和標(biāo)記任何可能表明嚴(yán)重健康問題的異常內(nèi)容。

  物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)依賴于能夠獲得隱藏在廣闊且不斷增長的數(shù)據(jù)海洋中的洞察力。由于目前的方法不能擴展到物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模,因此,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)承諾的未來依賴于機器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)模式、相關(guān)性和異常,而這些模式、相關(guān)性和異常有可能會改善我們?nèi)粘I畹乃蟹矫妗?br />
  機器學(xué)習(xí)是我們走向人工智能之旅的核心,與此同時,它將改變每個行業(yè),并對我們的日常生活產(chǎn)生巨大影響。
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