AI和ML

现在,物联网可以自我意识

字号+ 作者:Joe McKendrick 来源:物联之家网 2019-01-28 23:11

麻省理工学院提议将物联网提升到下一个自然认知水平。这意味着在整个物联网网络中添加一些人工智能,使其具有自我意识。


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编译:骄阳


到目前为止,物联网(IOT)基本上是由传感器和设备组成,它们将数据传送到某个集中或半集中的环境中进行处理。使用雾计算,人们努力在设备本身附近或内部引入处理和分析能力,从而减少延迟。
 
现在,麻省理工学院的一些研究人员提议将“物”提升到更高的水平。也就是说,在整个物联网网络中增加一些智能,即人工智能
 
麻省理工学院的Sarma和Siegel敦促将更多的人工智能注入物联网配置中,并有办法做到这一点。他们在IIC创新杂志上写道:物联网和人工智能之间的“婚姻”将“对行业越来越有价值”,以提高安全性、无缝和普及实施以及基于结果的应用为形式。
 
Sarma和Siegel列举了一些关于智能物联网如何在一个全新水平上发挥作用的实际例子。他们表示:“智能物联网会从可穿戴设备上读取我们的情感,并在我们走过房子时改变灯光的颜色和亮度,以引起愉悦的反应。智能闹钟会查阅我们的病历、工作电子邮件和日历事件,以确保我们在正确的时间醒来,能够尽我们所能,同时还有足够的时间来完成分配给我们的所有任务”。
 
坦率地说,“智能闹钟”在唤醒我们之前就在我们的个人数据周围嗅来嗅去的想法听起来令人讨厌,而不是吸引人。但是,企业对产品和服务交付的影响可能会开辟令人兴奋的新领域。
 
今天基于物联网的系统和网络本质上仍然是机械的-——超过阈值,就会启动。Sarma和Siegel解释道:旧的连网系统使用基于规则的逻辑来执行,系统功能可以简化为一系列“如果”条件。这些陈述可能很复杂,就像决策树一样,或者很简单——如果温度超过设定的极限,就开灯。
 
他们补充说,如果发生这种开关配置范围之外的事情,系统就会发生故障。人工智能以一定程度的自我意识来解决这个问题。通过这种方式,人工智能培育了另一个物联网:智能物联网。物联网的这种新变化将支持“自我学习模式”,能够识别即将发生的故障,最大限度地减少停机时间,优化流程效率,以限制正在进行的工作,甚至识别篡改。
 
自我意识意味着自我教育
 
随着数据不断流过这些更具自我意识的系统,它们将不断学习并适应不断变化的现实。其结果将是物联网网络能够在出现中断时自我修复,并能够评估和解决客户的产品问题。例如,自动软件补丁将被推送到与产品线相关联的所有连网设备,甚至可能在任何问题发生之前。例如,汽车发动机部件上的应力可能早在人类意识到之前就已经被系统识别出来了,并自动应用修复程序。
 
此外,Sarma和Siegel说:“人工智能通过将数据和场景感知应用来解决问题,给物联网带来了人为因素。这使机器可以采用人类的一些最佳特征——面对意外情况时的弹性、数据通知的合理性,以及随着新信息的出现制定(和打破)规则的能力。不像人类,人工智能总是在不断学习,并且有着完美的记忆力。”
 
也许我们的物联网网络也会在这个过程中获得完美的记忆。



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