物聯(lián)網(wǎng)徹底改變了我們與技術(shù)和世界互動(dòng)的方式。 它創(chuàng)建了一個(gè)共享數(shù)據(jù)和見解的互連設(shè)備網(wǎng)絡(luò),使我們的生活更加高效和便捷。 因此,物聯(lián)網(wǎng)已成為我們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡囊徊糠郑⒏灿谖锪骶W(wǎng)絡(luò)、供應(yīng)鏈、智慧城市等領(lǐng)域。
雖然物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)對(duì)我們的生活產(chǎn)生了重大影響,但將人工智能集成到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中可能是其發(fā)展的下一步,它有可能幫助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)變得更加高效和有效。 但是,黑匣子本質(zhì)上的自主性和即時(shí)決策是否值得擔(dān)憂?
讓我們從人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的積極方面開始探討硬幣的兩面。
人工智能的好處
人工智能有可能在很多方面徹底改變物聯(lián)網(wǎng)。 首先,人工智能可以比傳統(tǒng)方法更高效、更有效地處理和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,人工智能可以識(shí)別模式、得出見解并根據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 這使組織能夠提取有價(jià)值的信息并主動(dòng)采取行動(dòng)。
更進(jìn)一步,人工智能可以接管決策過程,并根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)、條件和反應(yīng)實(shí)施新的策略或方法,而無需人工干預(yù)。 這可以提高效率、減少人為錯(cuò)誤并提高智能家居、工業(yè)自動(dòng)化、交通和醫(yī)療保健等各種應(yīng)用的生產(chǎn)力。
這些更好的決策將對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的能源使用產(chǎn)生積極影響。 此外,通過分析來自傳感器和設(shè)備的數(shù)據(jù),人工智能可以識(shí)別能源消耗模式并優(yōu)化效率。 例如,在智能建筑中,人工智能可以自動(dòng)分析占用數(shù)據(jù),以調(diào)整供暖、制冷和照明系統(tǒng),從而節(jié)省能源。 同時(shí),通過改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的預(yù)測性維護(hù),人工智能可以減少停機(jī)時(shí)間、優(yōu)化性能、提高整體設(shè)備可靠性。
人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的最后一個(gè)有希望的機(jī)會(huì)是邊緣計(jì)算,一段時(shí)間以來它一直是物聯(lián)網(wǎng)感興趣的話題。 由于人工智能可以部署在邊緣,因此可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策,并且可以減少不斷向云端傳輸數(shù)據(jù)的需求。 這將改善延遲、帶寬使用和隱私,同時(shí)提高物聯(lián)網(wǎng)部署的整體效率。
人工智能的挑戰(zhàn)
雖然人工智能為 B2B 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來了許多潛在的好處,但也必須解決一些問題和挑戰(zhàn)。 首先也是最重要的是數(shù)據(jù)隱私和安全,因?yàn)榇罅棵舾袛?shù)據(jù)是由具有完全自主性但完全隱藏在人類視線之外的技術(shù)收集和處理的。
公司必須確保采取足夠的措施來保護(hù)數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問、泄露和濫用。 此外,顯然需要提高人工智能決策過程的透明度,包括收回控制權(quán)和/或逆轉(zhuǎn)決策的能力,以免失去對(duì)系統(tǒng)的控制。
B2B IoT 應(yīng)用中 AI 算法的可靠性和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。 不正確或不可靠的人工智能預(yù)測可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重后果,特別是在關(guān)鍵的醫(yī)療保健、運(yùn)輸和制造應(yīng)用中。 因此,確保人工智能模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性以及嚴(yán)格的測試和驗(yàn)證對(duì)于維持對(duì) B2B 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的信任和信心至關(guān)重要。
當(dāng)然,將人工智能與現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成可能非常復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性。 例如,B2B 組織可能已經(jīng)建立了物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施,將人工智能功能集成到這些系統(tǒng)中需要仔細(xì)規(guī)劃和實(shí)施。 此外,將人工智能算法集成到各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和平臺(tái)時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)兼容性、可擴(kuò)展性和互操作性問題。
關(guān)于人工智能的實(shí)施,也有一些棘手的問題。 首先,人們擔(dān)心缺乏能夠有效開發(fā)、部署和維護(hù)人工智能系統(tǒng)的人工智能專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家。 作為一項(xiàng)新技術(shù),組織必須投資培訓(xùn)計(jì)劃并為員工提高技能提供資源,以彌補(bǔ)這一技能差距。
二是監(jiān)管。 政府、企業(yè)、甚至人工智能教父們紛紛呼吁盡快出臺(tái)監(jiān)管措施。 因此,今天在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中實(shí)施的任何人工智能很可能會(huì)在明天面臨法律挑戰(zhàn)。 合規(guī)性至關(guān)重要,但目前需要大量的未來展望來預(yù)測可能出臺(tái)的法規(guī)。
結(jié)論
過度依賴人工智能可能會(huì)導(dǎo)致人類失去對(duì)底層流程的控制或理解。 這可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的后果,例如系統(tǒng)行為異常或完全失敗。
因此,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的任何人工智能實(shí)施都必須在人類監(jiān)督和干預(yù)的情況下進(jìn)行設(shè)計(jì),以確保人類保留對(duì)技術(shù)的控制。 此外,必須建立故障安全機(jī)制來防止此類意外后果。
總體而言,將人工智能集成到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中存在明顯的機(jī)會(huì),我相信我們必須謹(jǐn)慎對(duì)待,并采取措施以深思熟慮的方式將人工智能引入物聯(lián)網(wǎng)世界。
雖然在過去,快速采用新技術(shù)一直是一個(gè)強(qiáng)有力的舉措,但通過自學(xué)、自主技術(shù)快速發(fā)展會(huì)帶來更大的風(fēng)險(xiǎn),值得更加謹(jǐn)慎。
作者:Sam Colley,Pod Group首席執(zhí)行官
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