Скайнет идет, и это будет невероятно популярным.
Довольно удивительно, как быстро новые технологии искусственного интеллекта уже вошли в нашу повседневную жизнь. Ежедневные продукты и услуги, такие как Siri, Google Now
, Xbox Kinect и Netflix
все полагаются на удивительные последние достижения в машинном обучении. Эти услуги уже меняют мир, и мы только начинаем разбираться с тем, что возможно.
В этом году CES предложила взглянуть на ряд развивающихся технологий. Но для тех, кто следит за событием, они заметили значительное количество устройств Интернета вещей (IoT) на дисплее. Эти технологии еще не перешли порог революционности (сигнал от Apple
фанаты). Однако, поскольку все больше и больше организаций вкладывают средства в устройства такого типа, это лишь вопрос времени.
Важно помнить, что «Интернет вещей», такой как «Большие данные», на самом деле является кодом для «Искусственного интеллекта».
В конечном счете, никому нет дела до создания более умной ловушки для мыши или сетевого блендера. Их волнует то, что они предоставляют больше данных и больше интерфейсов для искусственно интеллектуальных агентов, которые постепенно начинают захватывать нашу жизнь. По мере улучшения алгоритмов, которые приводят в действие этих агентов, открываются новые возможности. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых интересных.
робототехника
Microsoft недавно продемонстрировала автономных роботов
это может быть использовано для повышения безопасности. Эти машины, называемые К5, стоят 5 футов в высоту, весят 300 фунтов и оснащены HD-камерами, датчиками, сигнализацией, искусственным интеллектом и Wi-Fi. K5 может считывать номерные знаки и определять, находится ли что-то не на своем месте, например, пострадавший или злоумышленник. Его встроенный Wi-Fi также позволяет K5 связываться со штаб-квартирой безопасности и передавать информацию. По мере совершенствования технологий и совершенствования программного обеспечения, K5 станет более бдительным и сможет распознавать даже меньшие расхождения, чем люди.
Еще более впечатляющим может быть ATLAS Boston Dynamics
(в настоящее время принадлежит Google) невероятно похожий на человека робот, способный выполнять большинство задач, которые может выполнять человек, в том числе бегать по неровной местности и ловко манипулировать объектами. Он был создан для помощи в поиске и спасании и невероятно устойчив в неконтролируемой среде. В сочетании с мощным бэкэндом искусственного интеллекта ATLAS может иметь множество применений и радикально изменить наше представление о роботах-гуманоидах — и о занятости людей.
фитнес
Носимая технология
В последнее время наблюдается рост, прежде всего из-за растущей популярности фитнес-трекеров и умных часов. Опять же, эти носимые устройства в первую очередь полезны, в конечном счете, как источник данных для ваших повелителей роботов, о вашем здоровье, эмоциональном состоянии, деятельности и благополучии.
Atlas Wearables — это фитнес-группа, которая интегрируется в платформу машинного интеллекта. Помимо основных функций измерения частоты сердечных сокращений и сожженных калорий, Atlas использует машинное обучение для автоматической классификации тренировок пользователя и расшифровки их различных упражнений. Однако обнаружение упражнений — это только начало. Атлас стремится понять, как люди ходят, сидят или взаимодействуют друг с другом, и дает представление о настроении людей, физических реакциях и уровнях энергии. Эта технология может улучшить диагностику или лечение расстройств, таких как биполярное расстройство и депрессия. Может оказаться, что краткое интервью с психиатром не подходит для анализа пациентом интеллектуального программного обеспечения, которое проводится с вами каждую секунду каждого дня.
сельское хозяйство
Прошедший год был самым теплым за всю историю наблюдений и принес рекордные засухи и проблемы сельхозугодьям и фермерам по всей стране. Сокращение производства сельскохозяйственной продукции и рост цен поражают нас каждый раз, когда мы посещаем продуктовый магазин. Так как же может помочь Интернет вещей и искусственный интеллект?
В мире существует ряд проектов (таких как европейский ENORASIS и американский SCRI-MIND), направленных на развертывание сенсорных сетей на сельскохозяйственных полях, чтобы определить, сколько водных культур необходимо для роста и выживания. Эти датчики могут собирать данные о состоянии почвы, изменениях температуры, скорости ветра, солнечного света и осадков, чтобы помочь обеспечить управляемый данными подход к сельскому хозяйству. Вся эта информация может увеличить урожайность и определить, приведет ли дополнительное орошение к прибылям или потерям. Со временем исследователи могут начать использовать эти данные, чтобы определить лучшие культуры для посадки для следующего сельскохозяйственного цикла.
В то время как эти новые инициативы — и многие другие — предлагают потенциал для кардинального улучшения нашей жизни, они также имеют значительные преимущества для бизнеса. Мы живем в эпоху облачных вычислений и анализа больших данных. Объединение машинного обучения с Интернетом вещей предоставит более подробную и более качественную информацию о потребителях и мире вокруг нас. Предприятия могут использовать этот богатый набор данных для создания более точных моделей и предоставления более целенаправленных и более интеллектуальных услуг.
Авторы изображения: Wearable Technology от Keoni Cabral через Flickr, проектирование для Интернета вещей. Маркус Браун через Flickr, 140422-M-EV637-315 Чак Хейгел через Flickr, умные часы Samsung Galaxy Gear от Кирлис Дамбренс через Flickr, Почвенные поры в здоровой почве Службой охраны природных ресурсов Кампания по охране здоровья почв через Flickr
