物聯(lián)網(wǎng)與人工智能:相輔相成協(xié)同發(fā)展

時(shí)間:2017-04-17

來(lái)源:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ):我們沒(méi)有必要將人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)區(qū)分開(kāi)來(lái)。AI可以最大化IoT帶來(lái)的價(jià)值,而IoT能為AI提供所需的數(shù)據(jù)流,二者相輔相成,協(xié)同發(fā)展。

不得不說(shuō),人工智能物聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)下科技領(lǐng)域最火熱的詞匯之二。源于互聯(lián)網(wǎng)卻又“高”于互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng),在AI市場(chǎng)如火如荼的今天,可謂是大放光彩,二者齊頭并進(jìn),相得益彰。

那么,物聯(lián)網(wǎng)與人工智能之間,究竟有著怎樣千絲萬(wàn)縷的關(guān)系呢?

細(xì)說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)與人工智能

想要弄清楚兩個(gè)事物之間的聯(lián)系,我們事先必須對(duì)兩個(gè)個(gè)體有充分的了解才能更深層次地探究。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能分別有著什么樣的功能與用途呢?

物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展,與其說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò),不如說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)是業(yè)務(wù)和應(yīng)用。因此,應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心,以用戶(hù)體驗(yàn)為核心的創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的靈魂。

以下圖為例,物聯(lián)網(wǎng)大致分為以下幾個(gè)層級(jí):感知層,網(wǎng)絡(luò)層,應(yīng)用層。

感知層相當(dāng)于人的感官和神經(jīng)末梢,用來(lái)感知和采集應(yīng)用環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。包括溫度、濕度、速度、位置、震動(dòng)、壓力、流量、氣體等各種各樣的傳感器。靈敏度和精度高,功耗低,可以無(wú)線傳輸是對(duì)傳感層的要求。

網(wǎng)絡(luò)層相當(dāng)于人的神經(jīng)系統(tǒng),用來(lái)傳輸數(shù)據(jù)。包括各種各樣的無(wú)線通訊技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn),比如Zigbee/BLE/Wifi/NFC/RFID/LTE等。低功耗,廣域覆蓋,更多連接是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。目前新的通訊技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)NB-IoT,LoRa,eLTE-IoT都是往這個(gè)方向努力。未來(lái)的5G會(huì)取代目前很多的無(wú)線通訊技術(shù),一統(tǒng)江湖。

應(yīng)用層相當(dāng)于人的大腦指示和反應(yīng),通過(guò)指令反向控制輸出。如設(shè)備管理,環(huán)境監(jiān)測(cè),工業(yè)控制等。

而關(guān)于人工智能,我們可以打個(gè)比喻:一個(gè)人吸收了人類(lèi)大量的知識(shí)(數(shù)據(jù)),不斷的深度學(xué)習(xí)、進(jìn)化成為一方高人。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù),更是基于云計(jì)算平臺(tái)完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

強(qiáng)人工智能發(fā)展離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)

AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時(shí)觀察(real-timeobservation)找出對(duì)于未來(lái)預(yù)測(cè)性的洞察(predictiveinsights)。由于同時(shí)分析過(guò)去的和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù),AI能容易注意到有哪些資料屬于例外,并做出合理、合適的推斷,而數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能的重要性也就不言而喻了。對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),它可以處理和從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多,其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率也會(huì)越高。

乍一看,我們似乎只需要人工智能就可以了。然而,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)其實(shí)肩負(fù)了一個(gè)至關(guān)重要的任務(wù):資料收集。物聯(lián)網(wǎng)可連接大量不同的設(shè)備及裝置,包括:家用電器和穿戴式設(shè)備。嵌入在各個(gè)產(chǎn)品中的傳感器(sensor)便會(huì)不斷地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)以后可以被人工智能處理和分析,以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識(shí)。

盡管AI投資領(lǐng)域越來(lái)越火熱,應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷擴(kuò)展,但事實(shí)上,目前我們所說(shuō)的人工智能還只處于弱人工智能階段,而科技發(fā)展的目標(biāo)顯然是邁向門(mén)檻更高階段的強(qiáng)人工智能。

人工智能領(lǐng)域門(mén)檻最高的其實(shí)是強(qiáng)人工智能和超人工智能,具備人腦一樣處理各種問(wèn)題的能力,還有自我學(xué)習(xí)、理解和溝通能力,在強(qiáng)人工智能、超人工智能上,世界范圍內(nèi)都僅僅處于初級(jí)階段。那么要想實(shí)現(xiàn)這一領(lǐng)域的突破,我們就更離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)的幫助了。

物聯(lián)網(wǎng)因AI應(yīng)用而閃閃發(fā)光

通過(guò)以上描述,可能很容易讓人產(chǎn)生一種錯(cuò)覺(jué),就是單向度的認(rèn)為人工智能離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)。然而事實(shí)并非如此,物聯(lián)網(wǎng)的光芒萬(wàn)丈同樣也少了人工智能的助力。

我們知道,物聯(lián)網(wǎng)將會(huì)產(chǎn)生非常有價(jià)值的大數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以幫助城市預(yù)測(cè)事故與犯罪;讓醫(yī)生實(shí)時(shí)查看病患的心臟起搏器和生物芯片中的信息;通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)設(shè)備和機(jī)械,可以讓工業(yè)產(chǎn)量最佳化;通過(guò)與家用電器的連接,向用戶(hù)提供與自己的車(chē)輛和手持設(shè)備的危機(jī)通信從而建造真正智能的房屋。這些可能性都是由物聯(lián)網(wǎng)所帶來(lái)的,而且它所帶來(lái)的便利還會(huì)越來(lái)越多。

由于連接物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備與傳感器還會(huì)繼續(xù)快速擴(kuò)張,而由這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將會(huì)增長(zhǎng)到一個(gè)難以置信的等級(jí)。這些數(shù)據(jù)擁有著極大的價(jià)值,可以讓我們洞察出哪些是有用的,哪些是沒(méi)用的。

這聽(tīng)起來(lái)很不錯(cuò),但最大的問(wèn)題將是尋找一種方式來(lái)分析由這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)量極多的數(shù)據(jù)和信息。對(duì)人類(lèi)而言,要審查并了解所有這些數(shù)據(jù)根本不可能做到,如果用傳統(tǒng)方法這么做的話,即使減少樣本大小,仍然需要花費(fèi)很多時(shí)間。人的精力是有限的,復(fù)雜繁多的數(shù)據(jù)會(huì)讓我們耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力,并且還不能保證數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。

唯一一種可以跟上物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度,并可以挖掘數(shù)據(jù)中擁有的隱藏信息的方法就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

維基百科將機(jī)器學(xué)習(xí)定義為“計(jì)算機(jī)科學(xué)(CS)和人工智能(AI)的子域,隨著系統(tǒng)的建設(shè)和研究,可以從數(shù)據(jù)中自行學(xué)習(xí),而不是只遵循明確的程序指令?!痹谟形锫?lián)網(wǎng)的情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)將他們擁有的數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)歸結(jié)為真正有意義的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)總的前提是一樣的,審查和分析你所收集的數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)“信息”,讓我們可以更好的做一些決定。

由此看來(lái),我們沒(méi)有必要將人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)區(qū)分開(kāi)來(lái)。AI可以最大化IoT帶來(lái)的價(jià)值,而IoT能為AI提供所需的數(shù)據(jù)流,二者相輔相成,協(xié)同發(fā)展。而在未來(lái),我也相信,物聯(lián)網(wǎng)與人工智能將為人類(lèi)、為整個(gè)社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值和更便捷、智能的生產(chǎn)生活。

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(本文由中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)整理發(fā)布,部分資料來(lái)源于搜狐財(cái)經(jīng)、雷鋒網(wǎng)、界面、物聯(lián)網(wǎng)之家、控制工程網(wǎng))

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