人工智能認(rèn)知計算使物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有意義
今天,全世界都在關(guān)注工業(yè)4.0及其帶來的技術(shù)。從人工智能(AI)到大數(shù)據(jù)分析(BigDataAnalytics),所有的技術(shù)都在某種程度上改變著一個或多個行業(yè)。AI支持的認(rèn)知計算技術(shù)就是這樣一種技術(shù),它提供高規(guī)模的自動化和無處不在的連接。更重要的是,它正在重新定義物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運作方式。
物聯(lián)網(wǎng)對認(rèn)知計算的需求源于信息在當(dāng)今商業(yè)中的重要性。在未來美好的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中。從新的人工智能服務(wù)公司到企業(yè),每個人都利用這些信息,利用現(xiàn)實而不是沖動做出選擇。
認(rèn)知計算使用信息,并對其內(nèi)部的變化作出反應(yīng),以決定更好的選擇。它基于從過去的經(jīng)驗、對比和基于標(biāo)準(zhǔn)的選擇框架中獲得的明確結(jié)果。
此外,在這場激烈的變革中,大多數(shù)時候出現(xiàn)的問題是如何使用新的數(shù)據(jù)源,將它們與企業(yè)已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)結(jié)合起來,以創(chuàng)造有價值的見解。讓我們以IBM去年收購的TheWeatherCompany為例。收集的數(shù)據(jù)與利用Watson的認(rèn)知能力來研究過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù),并得出見解。過去不可能做到這一點。
分析公司高德納(Gartner)預(yù)測,2016年全球?qū)⑹褂?4億臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,到2020年將達(dá)到208億臺。但這些設(shè)備中有很多都是相對笨拙,包括健身追蹤器、連接揚聲器和攝像頭。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的真正價值可能來自于備份與認(rèn)知計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接。這將使連接的設(shè)備從嚴(yán)格生成數(shù)據(jù)的設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)楦呓换バ缘脑O(shè)備。
托馬斯·杰斐遜大學(xué)醫(yī)院正在使用類似的方法來幫助改善病人的體驗。衛(wèi)生系統(tǒng)最近推出了一個揚聲器和麥克風(fēng)系統(tǒng),可以嵌入病人的房間。病人可以就醫(yī)院的服務(wù)或控制房間供暖、制冷、照明和娛樂系統(tǒng)的命令提出問題。
該系統(tǒng)基于Watson的NLP和分類器引擎構(gòu)建。這些工具一起解讀病人的需求,然后通過與大樓的暖通空調(diào)和娛樂系統(tǒng)相結(jié)合,采取行動。衛(wèi)生系統(tǒng)目前正在訓(xùn)練處理語音命令的機器學(xué)習(xí)算法,一旦達(dá)到處理請求90%以上的準(zhǔn)確率,就會開始將其推廣到病房。
此外,通用汽車公司宣布了其OnStar車輛連接系統(tǒng)與IBMWatson認(rèn)知計算系統(tǒng)之間的新連接。新平臺允許用戶設(shè)置在特定行程中完成任務(wù)的提醒,在上班途中接收交通警報,或從儀表板系統(tǒng)支付汽油費。這些服務(wù)在后端與Watson綁定,并了解司機的習(xí)慣,以便隨著時間的推移提供更個性化的建議和服務(wù)。
通用汽車首席執(zhí)行官瑪麗·巴拉(MaryBarra)表示,物聯(lián)網(wǎng)和認(rèn)知計算系統(tǒng)的結(jié)合將給汽車行業(yè)帶來前所未有的巨大變化,公司必須跟上時代的步伐。
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