物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在能夠自我意識了？

到目前為止，物聯(lián)網(wǎng)（IOT）基本上是由傳感器和設(shè)備組成，它們將數(shù)據(jù)傳送到某個集中或半集中的環(huán)境中進行處理。使用霧計算，人們努力在設(shè)備本身附近或內(nèi)部引入處理和分析能力，從而減少延遲。

現(xiàn)在，麻省理工學院的一些研究人員提議將“物”提升到更高的水平。也就是說，在整個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡中增加一些智能，即人工智能。

麻省理工學院的Sarma和Siegel敦促將更多的人工智能注入物聯(lián)網(wǎng)配置中，并有辦法做到這一點。他們在IIC創(chuàng)新雜志上寫道：物聯(lián)網(wǎng)和人工智能之間的“婚姻”將“對行業(yè)越來越有價值”，以提高安全性、無縫和普及實施以及基于結(jié)果的應用為形式。

Sarma和Siegel列舉了一些關(guān)于智能物聯(lián)網(wǎng)如何在一個全新水平上發(fā)揮作用的實際例子。他們表示：“智能物聯(lián)網(wǎng)會從可穿戴設(shè)備上讀取我們的情感，并在我們走過房子時改變燈光的顏色和亮度，以引起愉悅的反應。智能鬧鐘會查閱我們的病歷、工作電子郵件和日歷事件，以確保我們在正確的時間醒來，能夠盡我們所能，同時還有足夠的時間來完成分配給我們的所有任務”。

坦率地說，“智能鬧鐘”在喚醒我們之前就在我們的個人數(shù)據(jù)周圍嗅來嗅去的想法聽起來令人討厭，而不是吸引人。但是，企業(yè)對產(chǎn)品和服務交付的影響可能會開辟令人興奮的新領(lǐng)域。

今天基于物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)和網(wǎng)絡本質(zhì)上仍然是機械的-——超過閾值，就會啟動。Sarma和Siegel解釋道：舊的連網(wǎng)系統(tǒng)使用基于規(guī)則的邏輯來執(zhí)行，系統(tǒng)功能可以簡化為一系列“如果”條件。這些陳述可能很復雜，就像決策樹一樣，或者很簡單——如果溫度超過設(shè)定的極限，就開燈。

他們補充說，如果發(fā)生這種開關(guān)配置范圍之外的事情，系統(tǒng)就會發(fā)生故障。人工智能以一定程度的自我意識來解決這個問題。通過這種方式，人工智能培育了另一個物聯(lián)網(wǎng)：智能物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)的這種新變化將支持“自我學習模式”，能夠識別即將發(fā)生的故障，最大限度地減少停機時間，優(yōu)化流程效率，以限制正在進行的工作，甚至識別篡改。

自我意識意味著自我教育

隨著數(shù)據(jù)不斷流過這些更具自我意識的系統(tǒng)，它們將不斷學習并適應不斷變化的現(xiàn)實。其結(jié)果將是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡能夠在出現(xiàn)中斷時自我修復，并能夠評估和解決客戶的產(chǎn)品問題。例如，自動軟件補丁將被推送到與產(chǎn)品線相關(guān)聯(lián)的所有連網(wǎng)設(shè)備，甚至可能在任何問題發(fā)生之前。例如，汽車發(fā)動機部件上的應力可能早在人類意識到之前就已經(jīng)被系統(tǒng)識別出來了，并自動應用修復程序。

此外，Sarma和Siegel說：“人工智能通過將數(shù)據(jù)和場景感知應用來解決問題，給物聯(lián)網(wǎng)帶來了人為因素。這使機器可以采用人類的一些最佳特征——面對意外情況時的彈性、數(shù)據(jù)通知的合理性，以及隨著新信息的出現(xiàn)制定（和打破）規(guī)則的能力。不像人類，人工智能總是在不斷學習，并且有著完美的記憶力?！?/p>

也許我們的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡也會在這個過程中獲得完美的記憶。