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數據驅動下的機遇與挑戰:人工智能為何需要與物聯網結合?

責任編輯:zsheng

2018-11-21 18:58:07

摘自:搜狐科技

根據定義,物聯網是一組技術,可用以管理實體設備間通過網絡進行數據的傳輸與接收,無需人與人或人與電腦之間進行交互。而人工智能屬于計算機科學領域,在例如語音識別、決策、推理、解決問題及翻譯等領域模仿人類。

根據定義,物聯網是一組技術,可用以管理實體設備間通過網絡進行數據的傳輸與接收,無需人與人或人與電腦之間進行交互。而人工智能屬于計算機科學領域,在例如語音識別、決策、推理、解決問題及翻譯等領域模仿人類。

隨著更多的設備及傳感器連入互聯網,物聯網必然會帶來一場大數據海嘯。有消息表示,到2020年,將會有500億臺設備連入互聯網。大幅增長的數據對于區分設備是否運轉良好來說至關重要,自動駕駛汽車間數據的收集及分享就是如此

對人類而言,我們幾乎不可能實現對如此大規模的數據進行實時分析,而數據如果無法轉化為有意義的信息也將毫無價值。然而,人工智能在此過程中扮演了重要角色,解決了燃眉之急。

物聯網可通過連接網絡節點收集大量數據,而人工智能可通過數據科學獲取洞察力,并利用分析法做出決策。也就是說,物聯網與人工智能的結合能夠增強并改善當前的技術生態環境。

人工智能與物聯網結合所帶來的光明前景,當然也會面臨一些問題,亟待解決:

▌安全性問題

人工智能系統及物聯網會不斷地收集及分析數據,因此保障數據的安全性及可靠性就極為重要。當黑客入侵生態環境后,數據及系統的保密性及完整性會隨時受損,企業也會為之付出極大的代價,例如干擾業務、激怒客戶及損害品牌形象。

▌兼容性及復雜性問題

物聯網互聯設備所使用的技術五花八門。設備互聯后,不同設備間的硬件布置及軟件交互可能會遇到困難。大量不同的設備及交互方式可能導致生態環境更為復雜,難以兼容。

▌人工智能是否智能呢?

質疑人工智能是否能準確完成基本任務的能力似乎是對其的詆毀。但人工智能系統及算法確實需要進一步的完善,不成熟的技術無法更為精準地解讀數據、做出理智的決定。這項研究仍在進行之中。

上述擔憂也并非毫無道理。Sally Johnson撰文提及,利用區塊鏈平臺用以保障人工智能及物聯網結合的安全性也是眾多選擇之一。針對其他問題,技術專家們還需提供其他的解決方法。就目前而言,我們仍然相信,物聯網及人工智能的強大結合仍然具有巨大潛力。

Raj Kumar, 《人工智能與物聯網:攜手共創美好未來》 AI and IoT: Together for a Better Future

Sally Johnson,《利用區塊鏈平臺連接人工智能與物聯網》 Connecting AI and IoT with blockchain-based platforms

David Schatsky, Navya Kumar, Sourabh Bumb, 《智能物聯網》 Deloitte's report

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