物聯(lián)網(wǎng)與AI結(jié)合 將會(huì)帶著這些巨大變化

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作者:熊蒙

2016-08-11 13:57:16

摘自:雷鋒網(wǎng)

說到傳感器,大家首先想到的應(yīng)該是可穿戴設(shè)備。為了跟蹤更加精確的信息,每臺(tái)設(shè)備需要學(xué)習(xí)動(dòng)物的行動(dòng)特征(比如物種、年齡、性別等),而這些都可在AI的幫助下進(jìn)行。

物聯(lián)網(wǎng)與AI的結(jié)合:讓不同的智能手機(jī)相互學(xué)習(xí)

說到傳感器,大家首先想到的應(yīng)該是可穿戴設(shè)備?,F(xiàn)在,可穿戴設(shè)備已經(jīng)廣泛傳播,F(xiàn)itbit、Garmin等都已經(jīng)融入了我們的生活。而很多人不知道的是:我們也能用傳感器來檢測(cè)鋼筋水泥城市中的高樓和橋梁,還能用它們來跟蹤動(dòng)物昆蟲的行動(dòng)軌跡。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,將來十年中將會(huì)有數(shù)百億個(gè)傳感器設(shè)備融入我們生活的方方面面,從工業(yè)部門到健康部門,從經(jīng)濟(jì)部門到軍事部門,傳感器讓生產(chǎn)效率更高,讓生活更美好。

以下是2013年到2020年物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造的價(jià)值:

物聯(lián)網(wǎng)與AI的結(jié)合:讓不同的智能手機(jī)相互學(xué)習(xí)

不過,雖然物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運(yùn)用廣泛、價(jià)值重大,這些設(shè)備都有自己應(yīng)用的范圍,設(shè)備的性能決定了它們的使用地點(diǎn)、環(huán)境和人群。

讓AI和物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合

因此,如果我們將AI引進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)會(huì)怎樣呢?有了AI,這些設(shè)備將能改變它們應(yīng)用的范圍。就像人類可以慢慢適應(yīng)陌生的環(huán)境,即使較小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也可以與AI機(jī)器相適應(yīng)。

就拿智能手機(jī)來說,用戶可以根據(jù)自身的喜好下載app, 隨時(shí)升級(jí)或卸載app,讓手機(jī)變得獨(dú)一無二。

而如果手機(jī)可以通過統(tǒng)計(jì)我們的app,從而學(xué)習(xí)我們的喜好呢?這可以讓個(gè)性化過程變得自動(dòng)化。

但如果你并沒有向設(shè)備表達(dá)自己的喜好,那么它們還會(huì)了解你嗎?很明顯,設(shè)備并不能。

這時(shí),AI的作用就突顯出了:它能讓手機(jī)更快地學(xué)習(xí)。

讓設(shè)備相互學(xué)習(xí)

兩只相近的智能手機(jī)可以相互學(xué)習(xí),它們能夠運(yùn)行自己的AI機(jī)器,并能分享自己程序的邏輯塊,來加速學(xué)習(xí)。比如,它們可以相互學(xué)習(xí)如何保持電池的壽命。

設(shè)備之所以能夠相互學(xué)習(xí),背后有兩個(gè)原因。首先,每臺(tái)手機(jī)都可以獨(dú)立學(xué)習(xí),來發(fā)展自己的基因材料。在演化計(jì)算中,這叫做“島嶼模式”。在物聯(lián)網(wǎng)中,每臺(tái)設(shè)備都能變成自己的“島嶼”。

此外,這些設(shè)備能夠分享他們學(xué)習(xí)到的東西。這將增加基因庫的多樣性,對(duì)于能夠?qū)W習(xí)或是進(jìn)化的系統(tǒng)很有幫助。這也意味著這些設(shè)備知道如何更好地適應(yīng)新的環(huán)境。

AI和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的結(jié)合,與動(dòng)物跟蹤機(jī)制有些相似。將傳感器安裝到動(dòng)物耳部的皮革或金屬耳標(biāo)上,就能跟蹤野生動(dòng)物、寵物和家畜的活動(dòng)。

為了跟蹤更加精確的信息,每臺(tái)設(shè)備需要學(xué)習(xí)動(dòng)物的行動(dòng)特征(比如物種、年齡、性別等),而這些都可在AI的幫助下進(jìn)行。

物聯(lián)網(wǎng)與AI的結(jié)合:讓不同的智能手機(jī)相互學(xué)習(xí)

那在跟蹤動(dòng)物之時(shí),設(shè)備怎么相互學(xué)習(xí)呢?當(dāng)兩只動(dòng)物相遇,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備就能分享它們學(xué)習(xí)到的內(nèi)容,這樣兩臺(tái)設(shè)備就能相互進(jìn)步,并能將之運(yùn)用于其他相似的動(dòng)物特征研究之上。

讓傳感器預(yù)測(cè)錯(cuò)誤

物聯(lián)網(wǎng)的分享和學(xué)習(xí)功能所造福的不只是動(dòng)物和人類,它還能檢測(cè)城市橋梁、道路的狀況。

在很多情況下,因?yàn)檩^高的成本和較遠(yuǎn)的距離,這些設(shè)備并不能聯(lián)網(wǎng),但是它們能就地收集信息,并能學(xué)習(xí)傳感器數(shù)據(jù)的特定模式,來預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。

因?yàn)殄e(cuò)誤非常少,因此與臨近設(shè)備分享的信息能夠構(gòu)成更大的數(shù)據(jù)庫,來訓(xùn)練其他的設(shè)備,而這些設(shè)備可能不曾遇到過錯(cuò)誤。

不過,說到如何讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從現(xiàn)實(shí)中學(xué)習(xí),我們還有很多問題尚待解決。如果設(shè)備分享信息,那么會(huì)泄露用戶的隱私嗎?這就需要看看這些信息是否具有特殊意義了。比如,包含遺傳程序的信息是不可分享的。

一部物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也需要確保在它與新的環(huán)境反應(yīng)之時(shí),同時(shí)持續(xù)執(zhí)行任務(wù)。我們需要運(yùn)用適當(dāng)?shù)陌踩刂疲热鐬樵O(shè)備設(shè)定硬性限制,規(guī)定它可以學(xué)習(xí)什么,不可以學(xué)習(xí)什么。

另一個(gè)問題就是:設(shè)備如何決定了哪一臺(tái)臨近的設(shè)備值得信賴?如果惡性設(shè)備進(jìn)入設(shè)備所處的環(huán)境,設(shè)備該怎么辦?這都是亟待解決的問題。

因此, AI和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將會(huì)為我們的生活帶來極大的便利。但是,因?yàn)楝F(xiàn)在AI還處于低級(jí)階段,因此其與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合應(yīng)用也處于嬰兒期。雖然它潛力巨大,但仍需我們的研究、dao和調(diào)查。

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