圖1 AI + 物聯(lián)網 = 智能自動化
上周,微軟和 Facebook 發(fā)布了聊天機器人;Google 推出分布式深度學習系統(tǒng) TensorFlow;Slack 慢慢變成了企業(yè)聊天機器人的場所。很多科技媒體網站上大部分都是關于 bot 的文章。大家對物聯(lián)網(IoT)的宣傳頻率不斷下降,取而代之的是人工智能。Product Hunt 上科技類別中很多熱門的新產品都是 bot。
我之前就意識到 AI 與物聯(lián)網的結合可以引起科技行業(yè)的巨變,會從根本上改變社會。公司可以創(chuàng)建 “智能自動化代理”(我個人命名的),AI 可以對現(xiàn)實世界作出反應,并對現(xiàn)實世界中的事情產生影響。
物聯(lián)網是邁向普適計算的重要一步
目前,關于物聯(lián)網的大量話題主要圍繞可以和互聯(lián)網連接的產品?久姘鼨C、牙刷、無人機、傳感器和樹莓π等。之前,我在一家物聯(lián)網平臺上班,我意識到產品并不是最重要的,而將兩個不應該相互作用的產品實現(xiàn)交互,并能自動控制兩件產品交互的網絡效應是最重要的。
物聯(lián)網讓我們朝普適計算的方向更近了一步。普適計算強調和環(huán)境融為一體的計算,而計算機本身則從人們的視線里消失。在普適計算的模式下,人們能夠在任何時間、任何地點、以任何方式進行信息的獲取與處理。
舉個例子:自動駕駛汽車可以利用 Waze 之類的應用程序,獲取交通流量信息,然后自動實時規(guī)劃路線,將你送到目的地。汽車可以觀察其他車輛、交通事故、接收新聞和交通狀況。
核電站會根據需求監(jiān)測并調整它所輸出的能量,然后進行數據分析,定期維護,這樣就不會出現(xiàn)核事故。
自我診斷軟件系統(tǒng)可以檢查出現(xiàn)錯誤的應用程序日志,然后在沒有人參與的情況下自動修復。
讓我們以前面提到的核電站場景為例,除了智能檢測、控制所需要的輸出量之外,我們也可以增添一種新的功能,如果系統(tǒng)出現(xiàn)了錯誤,可以作出反應。在這個案例中,我們想讓它在過熱的時候自動關閉。下面的圖片是一個簡單的流程圖。
圖2 AI+ 物聯(lián)網 = 智能自動化
安裝和工作流
將熱傳感器和反應器和物聯(lián)網平臺相連。設定自動化操作,每隔一定時間手機反應器的溫度數據(例如每秒、每分、每小時等)步驟2中設定的自動化操會作將數據發(fā)送到我們選擇的數據存儲區(qū)(如 Splunk、ElasticSearch、Hadoop 之類的關系數據庫或大數據存儲區(qū))。AI運行機器學習算法,培訓自己對反應器正常操作溫度的認知。設置危急時刻反應器關閉自動化操作,在危急時刻,AI可以觸發(fā)關閉反應器。AI會不斷地將目前在數據存儲區(qū)讀取的傳感器數據傳遞給用于系統(tǒng)故障檢測機器學習算法,檢測溫度是否過高。一旦檢測到異常,立刻自動觸發(fā)反應器,并將通知發(fā)送到操作人員、監(jiān)察人員和工程師團隊。
我們可以在不同的領域和行業(yè)使用AI和物聯(lián)網。我們可以監(jiān)測金融行業(yè)的欺詐行為,遠程監(jiān)督患者,等等。不管我們是否做好了準備,AI都將改變我們的未來。
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