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)

這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)。它也可以用來創(chuàng)造一個(gè)虛擬的大腦或思維。

這項(xiàng)技術(shù)被設(shè)計(jì)成既能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，又有天生的自主學(xué)習(xí)新事物的能力。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，您需要自己或其他人(例如，員工)向其輸入一些數(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。它允許程序分析巨大的數(shù)據(jù)集，并在需要時(shí)自己做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于各種目的，例如圖像分類、語音識(shí)別或推薦引擎。

機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模式，以便自動(dòng)化原本需要人工干預(yù)的過程。例如，自動(dòng)駕駛汽車(AV)可以使用它來識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和道路狀況，以便它可以根據(jù)周圍環(huán)境知道在特定道路上應(yīng)該以多快速度行駛，而不是僅僅依賴其設(shè)計(jì)者或熟悉這些道路的其他人提供的指示。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)最好的例子

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)來執(zhí)行模式識(shí)別和分類任務(wù)。它依賴于多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中每層都有多個(gè)神經(jīng)元，并從過去的經(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梢砸栽S多不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語言，識(shí)別面孔，閱讀書籍，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。

人工智能需要大量的數(shù)據(jù)

AI技術(shù)需要大量的數(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)。訓(xùn)練人工智能模型的數(shù)據(jù)越多，它的表現(xiàn)就越好。例如，如果你有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，它可以監(jiān)控你家中的溫度，并在檢測(cè)到超出正常參數(shù)的變化(例如下降兩度)時(shí)向你發(fā)送警報(bào)，那么你就可以訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)模型使用這些信息和其他因素，如天氣模式或歷史模式，以便您的設(shè)備預(yù)測(cè)是否會(huì)有另一個(gè)寒流即將到來。

這種類型的分析有助于降低與維護(hù)供暖系統(tǒng)或空調(diào)等設(shè)備相關(guān)的成本，因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門為熱/冷溫度設(shè)計(jì)的;然而，如果在整個(gè)生命周期中沒有定期監(jiān)控，它們的運(yùn)行效率會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低，因?yàn)榧訜?冷卻循環(huán)之間的循環(huán)會(huì)造成磨損(尤其是在冬季)。

物聯(lián)網(wǎng)和AI可以用來下達(dá)指令無需說話或輸入任何東西

從上面的例子可以看出，AI和IoT不僅僅是兩種技術(shù)協(xié)同工作。它們實(shí)際上在某些領(lǐng)域互為補(bǔ)充，使得人們可以在家里或工作中向機(jī)器發(fā)出指令，而無需說話或鍵入任何東西。

除此之外，它們還有其他好處:

在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用AI可以讓我們創(chuàng)建能夠從它們的環(huán)境中學(xué)習(xí)并相應(yīng)適應(yīng)的系統(tǒng);這使得它們比傳統(tǒng)方法更有效，傳統(tǒng)方法關(guān)注預(yù)定義的規(guī)則(例如，“如果滿足這些條件，那么這樣做”)。例如，一個(gè)自主車輛可能能夠比人類司機(jī)更好地識(shí)別交通模式，因?yàn)樗梢垣@得各種有關(guān)道路狀況的數(shù)據(jù)，包括天氣預(yù)報(bào)。因此，如果今天晚些時(shí)候預(yù)報(bào)有大雨，汽車不僅會(huì)知道離日落還有多長(zhǎng)時(shí)間，還會(huì)知道天黑后開車在鎮(zhèn)上尋找停車位時(shí)是否還有足夠的光線!

我們已經(jīng)到了這個(gè)結(jié)尾

在這里，我討論了關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中人工智能使用的所有重要方面。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它處理智能代理的設(shè)計(jì)和開發(fā)，智能代理是一種可以感知環(huán)境并采取行動(dòng)以最大限度地提高成功機(jī)會(huì)的軟件。50多年來，它一直被應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。

第一人工智能(人工智能)系統(tǒng)是約翰·麥卡錫在1956年發(fā)明的，他為機(jī)器學(xué)習(xí)叫做“跳棋游戲”，它會(huì)和自己對(duì)弈，直到只用邏輯規(guī)則就能以公平的方式擊敗對(duì)手;這是使用通過電話線連接在一起的兩臺(tái)計(jì)算機(jī)完成的——后來的系統(tǒng)使用專用硬件代替，但仍然受到原始設(shè)計(jì)的速度限制的限制(它們一次只能處理一種游戲狀態(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)工作更加智能方面發(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)的問題。