人工智能(AI)是一個(gè)試圖模擬人類行為的系統(tǒng),更具體地說(shuō)是一個(gè)電氣和/或機(jī)械實(shí)體,它模擬對(duì)輸入的響應(yīng),類似于人類的行為。這方面最好的具體例子是語(yǔ)音識(shí)別,系統(tǒng)需要理解口語(yǔ)術(shù)語(yǔ)、縮寫、代詞以及標(biāo)準(zhǔn)單詞,以便像與最好的朋友交談一樣做出反應(yīng)。
人工智能的關(guān)鍵是從傳感器或傳感器組合中獲取輸入,并根據(jù)目標(biāo)確定適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。例如,家庭安全系統(tǒng)的目標(biāo)是保護(hù)家庭。它必須確定振動(dòng)和聲音傳感器的輸入是否與破碎窗戶的輸入匹配,如果匹配,則觸發(fā)警報(bào)并通知當(dāng)局。它試圖匹配的行為,如果你在沙發(fā)上,窗戶被打碎你會(huì)聽到它,認(rèn)出它,并運(yùn)行撥打緊急服務(wù)。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)?
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是系統(tǒng)在重復(fù)使用后自我改進(jìn)的能力。這樣做的目的是,它可以利用收集到的數(shù)據(jù)來(lái)提高自身的能力和改進(jìn)。
ML是創(chuàng)建人工智能的副產(chǎn)品,因?yàn)檠芯咳藛T需要一種方法來(lái)改進(jìn)他們對(duì)輸入的響應(yīng),而無(wú)需經(jīng)常手動(dòng)更新系統(tǒng),而不是讓系統(tǒng)自行更新和變得更好。ML通常是一種計(jì)算機(jī)算法,用于開發(fā)語(yǔ)音識(shí)別等解決方案。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種實(shí)現(xiàn),盡管它是一種具有許多層次的非常高級(jí)的實(shí)現(xiàn)。與ML不同,它在單個(gè)流中接受輸入并做出決策,ANN有幾個(gè)節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)都根據(jù)數(shù)據(jù)做出貢獻(xiàn)。更改一個(gè)節(jié)點(diǎn)的行為也會(huì)影響其他節(jié)點(diǎn)。這創(chuàng)造了一個(gè)更復(fù)雜的結(jié)構(gòu),與人腦非常相似。 無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
物聯(lián)網(wǎng)最令人期待的發(fā)展之一是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合。通過(guò)使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有可培訓(xùn)性、可操作性以及從環(huán)境中提取信息和學(xué)習(xí)的能力,這些設(shè)備將變得更具情境意識(shí),并最終實(shí)現(xiàn)許多創(chuàng)新應(yīng)用價(jià)值。 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有許多層,可以在其中實(shí)現(xiàn)AI/ML。
每一層都可以做出不同的決策,并提供不同的價(jià)值主張。底部的數(shù)據(jù)量最少,通常只有區(qū)域管轄權(quán)。當(dāng)你往上走的時(shí)候,會(huì)有更多的數(shù)據(jù)需要計(jì)算,決策會(huì)變得更大,對(duì)系統(tǒng)的影響也會(huì)更大。
離頂端越近,數(shù)據(jù)到達(dá)頂端所需的時(shí)間就越長(zhǎng),決策傳遞和網(wǎng)絡(luò)最終用戶看到反應(yīng)所需的時(shí)間也就越長(zhǎng)。例如,您不希望語(yǔ)音識(shí)別總是一路到云端,幾秒鐘后才能恢復(fù),您希望在本地計(jì)算語(yǔ)音識(shí)別,以便獲得快速響應(yīng),從而獲得良好的用戶體驗(yàn)。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引入物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線設(shè)計(jì)中的優(yōu)勢(shì)包括:
顯著節(jié)約成本
減少帶寬使用
更快的設(shè)計(jì)時(shí)程
更小尺寸的設(shè)計(jì)和更低的功率操作
更強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私和安全性
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原文標(biāo)題:【IoT新知】人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何融合物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線設(shè)計(jì)
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