如果你涉足物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，那么了解人工智能的重要性和好處是必不可少的。在本節(jié)中，我將討論與 AI 相關(guān)的所有方面，以便您可以清楚地了解這個(gè)主題。

如今，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用涉及視覺(jué)識(shí)別、預(yù)測(cè)未來(lái)事件和識(shí)別對(duì)象。

您可能想知道，“IoT 應(yīng)用程序有什么不同？”它們用于多種用途，例如家庭自動(dòng)化、醫(yī)療保健和制造。它們也可以用于智慧城市。

人工智能算法允許系統(tǒng)獨(dú)立評(píng)估、學(xué)習(xí)和行動(dòng)

人工智能算法允許系統(tǒng)獨(dú)立評(píng)估、學(xué)習(xí)和行動(dòng)。它還可用于創(chuàng)建虛擬大腦或思維。

該技術(shù)的設(shè)計(jì)方式使其能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并具有自行學(xué)習(xí)新事物的天生能力。這意味著如果您希望您的設(shè)備或系統(tǒng)學(xué)習(xí)某些技能，您需要由您自己或其他人（例如，員工）向其中輸入一些數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一個(gè)分支

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一個(gè)分支。它允許程序分析龐大的數(shù)據(jù)集并在需要時(shí)自行做出決策。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于多種目的，例如圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別或推薦引擎。

機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)模式，以便使原本需要人工干預(yù)的過(guò)程自動(dòng)化。例如，自動(dòng)駕駛汽車 (AV) 可能會(huì)使用它來(lái)識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和道路狀況，以便根據(jù)周圍環(huán)境知道在特定道路上應(yīng)該以多快的速度行駛，而不是僅僅依靠其提供的指令設(shè)計(jì)師或其他熟悉這些道路的人。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的最好例子

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 來(lái)執(zhí)行模式識(shí)別和分類任務(wù)。它依賴于多層 ANN，其中每一層都有多個(gè)神經(jīng)元并從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

人腦是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一個(gè)例子，因?yàn)樗梢砸远喾N不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語(yǔ)言、識(shí)別面孔、閱讀書(shū)籍并根據(jù)我們從以前的情況中獲得的經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)做出決定。

人工智能需要大量數(shù)據(jù)

人工智能技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)，制造商可以使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)?？捎糜谟?xùn)練 AI 模型的數(shù)據(jù)越多，它的性能就越好。例如，如果您有一個(gè) IoT 設(shè)備可以監(jiān)控您家中的溫度并在檢測(cè)到超出正常參數(shù)的變化（例如下降兩度）時(shí)向您發(fā)送警報(bào)，那么您可以使用此來(lái)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型信息和其他因素，例如天氣模式或歷史模式，以便您的設(shè)備預(yù)測(cè)是否很快會(huì)出現(xiàn)另一場(chǎng)寒流。

這種類型的分析有助于降低與維護(hù)設(shè)備（例如供暖系統(tǒng)或空調(diào)）相關(guān)的成本，因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門針對(duì)高溫/低溫設(shè)計(jì)的；然而，如果它們?cè)谡麄€(gè)生命周期內(nèi)沒(méi)有得到定期監(jiān)測(cè)，隨著時(shí)間的推移，由于加熱/冷卻循環(huán)之間的循環(huán)（尤其是在冬季）造成的磨損，它們的運(yùn)行效率會(huì)降低。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可用于在不說(shuō)話或打字的情況下向家中或工作中的機(jī)器發(fā)出指令

從上面的例子可以看出，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種協(xié)同工作的技術(shù)。它們實(shí)際上在某些領(lǐng)域相互補(bǔ)充，使人們可以在家里或工作時(shí)向機(jī)器發(fā)出指令，而無(wú)需說(shuō)話或打字。

除此之外，它們還有其他好處：

在 IoT 應(yīng)用程序中使用 AI 使我們能夠創(chuàng)建可以從其環(huán)境中學(xué)習(xí)并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整的系統(tǒng)；這使它們比傳統(tǒng)方法更有效，傳統(tǒng)方法側(cè)重于預(yù)定義的規(guī)則（例如，“如果滿足這些條件，則執(zhí)行此操作”）。例如，自動(dòng)駕駛汽車可能比人類司機(jī)更能識(shí)別交通模式，因?yàn)樗梢栽L問(wèn)有關(guān)道路狀況的各種數(shù)據(jù)，包括天氣預(yù)報(bào)。因此，如果今天晚些時(shí)候有大雨預(yù)報(bào)，汽車不僅會(huì)知道日落前還剩多少時(shí)間，還會(huì)知道天黑后在城里開(kāi)車尋找停車位時(shí)是否還有足夠的光線！

總結(jié)

我已經(jīng)討論了有關(guān)將 AI 用于 IoT 應(yīng)用程序的所有重要方面。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，涉及智能代理的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，這些軟件可以感知其環(huán)境并采取行動(dòng)以最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)。50 多年來(lái)，它一直應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。

第一個(gè)人工智能(AI) 系統(tǒng)于 1956 年由約翰·麥卡錫 (John McCarthy) 創(chuàng)建，他開(kāi)發(fā)了一種名為“跳棋游戲”的機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試，該測(cè)試將與自己對(duì)弈，直到它可以僅使用邏輯規(guī)則以公平的方式擊敗對(duì)手;這是使用通過(guò)電話線連接在一起的兩臺(tái)計(jì)算機(jī)完成的——后來(lái)的系統(tǒng)改用專用硬件，但仍然受到那些原始設(shè)計(jì)的速度限制（它們一次只能處理一個(gè)游戲狀態(tài)）。

最終，人工智能是最有前途的技術(shù)之一，并將在使物聯(lián)網(wǎng)更智能地工作方面發(fā)揮重要作用。人工智能的使用可以幫助我們解決與數(shù)據(jù)收集、分析和決策相關(guān)的問(wèn)題。