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        AI革命第一步:最容易被忽略但必不可少的物聯網

        2020-07-06 10:25:01  來源:今日頭條

        摘要:人工智能和機器學習正徹底變革著我們周圍的一切事物,成為如今最炙手可熱的話題。但作為其中最關鍵的一環,物聯網(IoT)卻常常被人們忽略。
        關鍵詞: 物聯網
          人工智能和機器學習正徹底變革著我們周圍的一切事物,成為如今最炙手可熱的話題。但作為其中最關鍵的一環,物聯網(IoT)卻常常被人們忽略。
         
          這是不應該的,我們必須了解機器學習的基礎以及它對任何流程的轉變。就拿網絡流媒體平臺Netflix來說,它能基于你的觀看歷史來為你推薦其他電視劇或電影。
         
          在這種推薦模式開始之前,我們習慣根據評分來選擇要觀看的影片。然而,給出的評分有時并不能完全符合你的意愿,評分并不能說明你是否會喜歡這部電影,你可能會更喜歡一部6星的電影而不是8星的電影。
         
          Netflix的平臺擁有數百萬的用戶基礎,因此能收集到龐大的數據。用戶們會公開(點贊或者點踩)以及含蓄地表達(追完整季劇,點擊同一部電影的某一張海報)他們對一些影片的喜好。在數據的基礎上,Netflix給出的推薦顯然就會更合你心意一些,每個人看到的推薦都是量身定做的。
         
          Netflix會根據用戶的觀看歷史來預測他們可能喜愛的影片,然后為用戶存入(提前上載)最近的數據中心。它還需要進行大量的媒體處理(針對不同設備提供不同格式和清晰度的視頻轉換),這個過程花費較大。所以Netflix會基于現有服務器負載的歷史數據來預測未來的服務器負載,以此最大化利用這部分花費,再將這些任務分配至未被充分利用的資源。
         
          機器學習為每一位用戶都推薦了定制化內容,這在以前絕無可能。它不僅優化了整個流程,獲得更高效率,同時還讓現有資源獲得了更好的利用。
         
          所以是什么讓Netflix能夠推薦定制化內容并優化其所有資源?
         
          答案是Netflix一段時間內積累的用戶行為及用戶資源利用情況的數據。只有通過這些數量足夠龐大的相關數據,Netflix才有能力做到這些。
         
          但是Netflix等平臺還有一個非常獨特的優勢。因為他們整個生態系統都是數字化的,所以他們可以持續收集數據并提供任何定制化推薦。平臺中所有的資源也都是數據化的,并且一直被實時監控。
         
          然而我們身邊大多數進程都不是按上述流程進行的。你的生活并不僅限于數字化設備。事實上,你的大部分活動都是在屏幕外實現的。
         
          物聯網能帶來什么好處?
         
          要想機器學習和人工智能變成真正意義上的革命性技術,那么必須讓他們改變你身邊所有流程。他們必須在你生活中每一個方面都能創造價值,不僅僅是數字化方面。
         
          就拿大家生活中最重要的一個方面來舉例吧,來看看交通。
         
          自動駕駛汽車
         
          幾十年以來人們都是自己駕駛汽車,直到突然有家公司想改變這一切,這家公司就是特斯拉。他們希望使用人工智能和機器學習來打造無需人類介入的自動駕駛汽車。
         
          和Netflix不同的是,駕駛并不僅限于數字世界,大多數汽車和數字生態系統毫不沾邊。其中缺失了最重要的一個因素,那就是數據。
         
          在這種情況下,物聯網就能發揮作用了。要想打造自動駕駛汽車,第一步就是收集不同的駕駛數據并且對汽車實施數字監控。這種新型的數字化汽車能夠通過雷達、人類駕駛員的活動以及汽車中其他部件的運行數據來收集周圍的數據。這些數據也將被運用于研發以不斷改進自動駕駛系統。
         
          汽車的數字化需要物聯網的支持。物聯網技術的核心就是在汽車中添加一些額外的硬件(傳感器、處理器和數字控制器),以此來彌補數字世界和真實世界之間的鴻溝。
         
          如果沒有物聯網的支持,自動駕駛汽車就不可能成為現實。同樣,如果不在流程和產品制造中輔以物聯網技術,那么人工智能也不可能實現大多數行業的變革。
         
          就算沒有人工智能和機器學習,物聯網本身也能創造很多價值。而在強強聯手之后,它所能發揮出來的價值就更大了。物聯網值得更多的關注和贊嘆。

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        責編:zhangwenwen
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