從工業(yè)4.0看物聯(lián)網(wǎng)與人工智能發(fā)展
2017-07-31 11:20:10 來源：慧聰網(wǎng) 熱度:
前言
近年來隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，無所不在的終端設(shè)備與傳感器進入我們的生活，加上云端運算虛擬化技術(shù)與服務(wù)型商業(yè)模式的興起，讓計算機運算資源改以服務(wù)形式，經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)直接取得，重新塑造信息產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈，在這個潮流下，物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things，IoT)無疑是眼下最熱門的話題之一，隨著傳感器的迅速普及，通過傳感器收集的巨量資料(Big Data)經(jīng)過云端服務(wù)存儲及巨量數(shù)據(jù)的分析，以數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)價值，將是未來采用的技術(shù)創(chuàng)新，更是將引領(lǐng)下一個產(chǎn)業(yè)革命的典范轉(zhuǎn)移，成為未來企業(yè)新的商業(yè)模式。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能
物聯(lián)網(wǎng)是一個基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等信息承載體，讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象實現(xiàn)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)一般為無線網(wǎng)，而由于每個人周圍的設(shè)備可以達到一千至五千個，所以物聯(lián)網(wǎng)可能要包含500兆至一千兆個物體。在物聯(lián)網(wǎng)上，每個人都可以應(yīng)用電子卷標(biāo)將真實的物體上網(wǎng)聯(lián)結(jié)，所以從物聯(lián)網(wǎng)的定義來看，智能電話、可穿戴設(shè)備、汽車、住房、消費類電子產(chǎn)品、醫(yī)療設(shè)備、工廠設(shè)備等城市基礎(chǔ)設(shè)施，都可成為一個端點 (Thing)，因此物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)。
另一方面自從IBM 的超級計算機 Watson 在 2011 年于在美國著名的知識答題節(jié)目“危險邊緣”，力挫兩位頂尖人類選手，成為當(dāng)時冠軍，人工智能再度受到各方的關(guān)注。Watson 具備自然語言理解能力，還具有語義分析的能力，能分清反諷，雙關(guān)等特定語言現(xiàn)象。而這是構(gòu)筑人工智能的重要技術(shù)“機器學(xué)習(xí)”的進化應(yīng)用。“機器學(xué)習(xí)”是從巨量的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中探勘構(gòu)造一個模型，定義不同的參數(shù)，而學(xué)習(xí)這件事就是讓這個模型以程序的方式執(zhí)行，利用測試數(shù)據(jù)(Training Data)來調(diào)整優(yōu)化這些參數(shù)，等到訓(xùn)練樣本到一定的程度后，參數(shù)的定義也成熟了，這支程序就可以做預(yù)測。而隨著取得的數(shù)據(jù)愈來愈龐大，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法行不通，必需要能夠自行學(xué)習(xí)知識而無須人工干預(yù)，這就是后來大家所熟知的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
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責(zé)任編輯：黃焱林
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