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機智云助力智能家居 讓機器更懂你

原創(chuàng)
開發(fā) 項目管理 人工智能
技術(shù)可以讓機器處理大量的數(shù)據(jù)信息,但是要讓機器學(xué)會像人一樣理解語義,圖像,知道人想要什么,這條路會非常艱辛,這也是人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)與難點。

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2016年國內(nèi)投資人為VR狂熱的氛圍還未散盡,轉(zhuǎn)眼,谷歌就用一場“歷史重演”——圍棋人機大賽將人們的目光聚焦在了人工智能。2017年AWE(中國家電及消費電子博覽會)上,展館以往滿眼的VR眼鏡體驗區(qū)也已經(jīng)被“人工智能”演示所占據(jù)。這是技術(shù)的魅力,也是技術(shù)的冷酷。

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黃明·機智云人工智能實驗室的負(fù)責(zé)人

“近幾年國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)及發(fā)展迅速,所以我決定回國發(fā)展,非常看好物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展,尤其是跟人工智能相關(guān)的事業(yè)。”我想沒有人會否認(rèn)黃明的看法,他曾先后供職英飛凌、德國宇航局(DLR)、英特爾等企業(yè)。從慕尼黑工業(yè)大學(xué)畢業(yè)后至今,一直從事算法及人工智能相關(guān)事業(yè)。如今黃明已經(jīng)是物聯(lián)網(wǎng)第三方云服務(wù)平臺——機智云人工智能實驗室的負(fù)責(zé)人,其工作的首要任務(wù)就是帶領(lǐng)人工智能團隊使得硬件產(chǎn)品更智能化。

AI在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備更智能

雖然,我們總是口號喊著“人工智能!人工智能!”但人工智能到底會給我們帶來怎樣的實際應(yīng)用,好像除了看到過能成為我們的圍棋對手之外,再也沒有更多的實際場景讓我們印象深刻。當(dāng)然我們或許幻想過有一臺機器人叫我們主人,幫我們端茶倒水,幫我們寫文章,編代碼等等,然而從目前而言我們似乎有點想的“過遠(yuǎn)”。黃明給我們描述了更為實際的應(yīng)用場景。

人工智能可以應(yīng)用于智能家居、智能家電、智能樓宇、工業(yè)制造、新能源、煤改電等領(lǐng)域,產(chǎn)生巨大的商業(yè)價值。目前,機智云與人工智能最實際的應(yīng)用便是對接Apple Homekit、Amazon Alexa、Google Home等平臺,讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備更智能,可以區(qū)分并識別用戶習(xí)慣。機智云還把人工智能技術(shù)應(yīng)用在熱能耗領(lǐng)域,幫助用戶/企業(yè)節(jié)能減耗,據(jù)統(tǒng)計這可以給工廠、智能樓宇節(jié)約10%左右用電量。

據(jù)黃明介紹,“機智瑪莉”是基于機智云的新一代智能家居服務(wù)平臺,利用云平臺的圖像識別與語義識別引擎完成對產(chǎn)品識別驗證從而獲得產(chǎn)品控制權(quán),以及完成高效的語音精準(zhǔn)識別,,從而達到用戶與終端設(shè)備自然語音互動的目的。

“機智瑪莉”***的兩個功能是信息識別與深度學(xué)習(xí),其具備優(yōu)秀的多維度感官能力,能處理來自攝像頭、Wi-Fi Beacon、多普勒和紅外體感等各種傳感器的數(shù)據(jù),能感應(yīng)用戶在哪里,或者是在做什么動作,這是識別部分;另一部分則是深度學(xué)習(xí),根據(jù)用戶在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),機器記錄用戶習(xí)慣。深度學(xué)習(xí)根據(jù)“機智馬莉”的推薦預(yù)測引擎做出判斷與預(yù)判,從而讓機器能“聽懂”你的話,“記住”你的習(xí)慣,更“懂”你。

實現(xiàn)人工智能服務(wù) 需眾多數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)

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當(dāng)然要實現(xiàn)人工智能服務(wù),需要設(shè)備收集的多項數(shù)據(jù)來支持。情景數(shù)據(jù),即用戶的時間、地點數(shù)據(jù);服務(wù)數(shù)據(jù),即用戶這個時間這個地點需要什么服務(wù);設(shè)備數(shù)據(jù),即用戶在確定了需要什么服務(wù)后根據(jù)地點所存在的設(shè)備來完成這個服務(wù)。

然而對于平臺而言,各種各樣的數(shù)據(jù)只是毫無意義的0或1,數(shù)據(jù)還需算法進行處理分析,從而轉(zhuǎn)化成用價值的內(nèi)容。黃明介紹說,機智云平臺會把樣本頻率加以一定程度的濾波進行篩選過濾,或者把數(shù)據(jù)留給智能平臺,讓機器進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),自動分析來確定結(jié)果,做出智能決策。

當(dāng)然,傳感器的數(shù)據(jù)是繁雜和大量的,需要通過算法對數(shù)據(jù)進行歧義修正和去重,數(shù)據(jù)分析的工作也交給機器人來做,數(shù)據(jù)維度越高,帶來的準(zhǔn)確性越高。

寫在***:

數(shù)據(jù)維度越高,準(zhǔn)確性越高就意味著機器更智能,但對于人工智能來說,即使數(shù)據(jù)的數(shù)量再大,有一個問題是人工智能很難逾越的那就是“理解”。黃明坦言,就目前而言,人工智能所謂的智能依舊是關(guān)鍵詞索引的方式,機械地去“理解”用戶,并非是我們?nèi)祟愡@樣地認(rèn)知理解。技術(shù)可以讓機器處理大量的數(shù)據(jù)信息,但是要讓機器學(xué)會像人一樣理解語義,圖像,知道人想要什么,這條路會非常艱辛,這也是人工智能面臨的***挑戰(zhàn)與難點。

【51CTO原創(chuàng)稿件,合作站點轉(zhuǎn)載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

責(zé)任編輯:王雪燕 來源: 51CTO
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