人工智慧如何打開智能物聯網？

演算法組織是一個圍繞智能演算法構建的組織。定義公司流程的演算法，提供客戶服務，在必要時採取行動，並定義世界運行的方式。由於機器學習和深度學習，這些演算法將能夠理解用戶和設備行為，向用戶和設備學習，並相應地執行正確的操作。演算法將優化你的供應鏈，他們將驅動你的汽車，他們將監控你的機器人，他們將決定正確的營銷信息，他們甚至會成為你的老闆。

這個演算法組織有可能改變社會，最近的發展讓我們更接近人工智慧的聖杯:人工智慧(AGI)，這意味著人工智慧和人類一樣聰明。由於深度學習，人工智慧正在成為可能。然而，深度學習需要大量的數據，這正是物聯網所能提供的。因此，對於我們來說，一個功能齊全的物聯網似乎是一個先決條件。

物聯網和Brontobytes

目前，聯網設備約有100億台，2020年達到200億，2022年達到290億- 420億，2025年達到750億。到2030年，我們將有超過100萬億個連接的感測器，到2035年，預測是我們將每18秒與一個連接的設備進行交互，即每天4800次。不管這些數字是否正確，事實是，未來幾年聯網設備的數量將呈指數增長。這樣一來，我們每年將創造的數據量就會爆炸，這很容易將我們推入到brontobyte時代。

所有這些數據將被輸入到越來越複雜的演算法中，這些演算法將利用它來改進其內部能力，以管理這些數以萬億計的交互、發現模式、發現異常和發現意義。所以，不僅數據可以幫助我們開發更高級的演算法，而且如果我們想讓物聯網工作，我們還需要演算法，因為沒有這個智能，物聯網就不會很智能。

聯網設備並不意味著智能設備

沒有上下文感知的連接設備網路將不會為最終用戶提供許多好處，無論該終端用戶是個人、組織還是事物。一個連接的設備需要能夠理解它的環境，因為它為它的用戶提供真正的價值。

讓我們以自動駕駛汽車為例;自動駕駛的自動駕駛汽車可以很有用，它可以代替人，如果它能很好地探測環境，它就能安全的完成任務。然而，當一輛自動駕駛汽車能夠與環境互動並從中獲得意義時，它就變得更安全了;如果它知道前面的汽車是剎車，它可以採取先發制人的行動，或者如果它知道交通燈到達時是紅色的，它可以採取相應的行動。當然，它可以通過感測器「看到」這些信息，但如果它與周圍的其他車輛相連，它就可以與它們進行通信，它們可以共同為道路上的所有用戶定義最好的行動，而不是僅僅為自己。

適用於自動駕駛汽車的，也適用於大多數連接的設備。如果它了解它的環境，如果它是上下文感知的，並且能夠智能地與其他相關設備進行通信，它可以根據上下文中的所有不同的變數做出更好的決策，這就是人工智慧的由來。

打開智能物聯網

物聯網的力量在於可以從這些連接設備所創建的數據中獲得的洞見。只有當機器學習足夠強大，才能找到相關的模式、異常或相關性時，我們才能從物聯網中獲益。當這種情況發生時，我們將創建智能物聯網，並緩慢地出現智能物聯網的例子，向我們展示用例和好處:

預測維護:基於連接設備的使用，預測和規範分析可以在實際發生之前檢測到可能的設備故障。這將確保斷開的連接設備不會損壞網路並對其他連接設備產生負面影響;

提高操作效率:通過機器學習演算法發現的深層洞見，可以根據上下文的需求，精確地預測連接設備的最佳使用方式。通過這樣做，谷歌成功地將其數據中心的能源賬單削減了40%。

新的收入流:在大量的物聯網數據中發現的模式和洞察可以被擁有連接設備的組織所利用。這些見解可以賣給其他可以從中受益的組織。例如，羅爾斯?羅伊斯公司利用人工智慧來檢測燃料如何被保存，並將這些見解賣給航空公司。

更好的預測(健康)風險:可穿戴設備的洞見可以用來檢測各種健康問題，這些問題可能暗示可能危及生命的情況，否則就不會被發現。例如，富士通利用人工智慧檢測員工佩戴的可穿戴設備的壓力水平。

這只是智能物聯網的四個例子，但在未來幾年將會有更多的例子出現。

物聯網被認為是一個價值19萬億美元的機會，但如果物聯網能夠成為智能物聯網，這個價值將會被解鎖。只有當連接的設備應用人工智慧來理解它們的上下文並在此上下文中決定它們的決定時，我們才能解鎖物聯網的價值。在那之前，我們只剩下連接的設備，這些設備可能會給我們提供一些見解和有用的東西，但不會顯著改善我們的生活或工作。

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