物聯(lián)網(wǎng)和人工智能有何差別?

時間:2017-04-17

來源:網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載

導語:在英文中,人工智能(ArtificialIntelligence)簡稱AI,AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察(real-timeobservation)找出對于未來預測性的洞察(predictiveinsights)。

我相信你已經(jīng)聽說過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)人工智能(AI)。但是,你知道這兩個概念之間有什么區(qū)別嗎?或者,人們是不是認為物聯(lián)網(wǎng)和人工智能代表折同樣的事情,這兩個詞實際上是可以被交互使用的?

讓我們先來談談人工智能。在英文中,人工智能(ArtificialIntelligence)簡稱AI,AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察(real-timeobservation)找出對于未來預測性的洞察(predictiveinsights)。由于同時分析過去的和實時的數(shù)據(jù),AI能容易注意到有哪些資料屬于例外,并做出合理、合適的推斷,而數(shù)據(jù)對于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此,若要使AI引擎變得更聰明、更強大,方法及過程其實就如同在種植物(或甚至像是養(yǎng)小孩!)。唯一的區(qū)別在于:AI需要的是持續(xù)的數(shù)據(jù)流入,而不是水,肥料和食物。對于人工智能來說,它可以處理和從中學習的數(shù)據(jù)越多,其預測的準確率也會越高。

談了以上的內(nèi)容,乍看之下,我們好像只需要人工智能就可以了。然而,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)其實肩負了一個至關重要的任務:資料收集。概念上,物聯(lián)網(wǎng)可連接大量不同的設備及裝置,包括:家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產(chǎn)品中的傳感器(sensor)便會不斷地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)以后可以被人工智能處理和分析,以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識。

移動貝果(MoBagel)在IoT和AI的發(fā)展初期,便已經(jīng)發(fā)現(xiàn)它們的龐大潛力。起初,我們向客戶提供了儀表板,上面包含實時的信息,像是:冷氣機的使用情況,或燈泡的每日用電量。然而,設備監(jiān)控只是移動貝果解決方案中的一小部分而已。我們還有物聯(lián)網(wǎng)人工智能引擎Decanter?,已經(jīng)成功幫助我們的許多客戶抓住重要的銷售契機,并享受利潤成長。透過Decanter?,我們用各式各樣的方法來強化公司的營運績效,例如:找出向消費者發(fā)送促銷信息的最佳時機。

在了解了AI和IoT之間的關系以及相關的應用后,我們可以了解到其實不需要把人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)這兩個概念完全區(qū)分開來。AI可以最大化IoT帶來的價值,而IoT能為AI提供所需的數(shù)據(jù)流。只有它們被同時使用時,才能同時實現(xiàn)AI和IoT的利益及優(yōu)勢。

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