尊龙人生就是搏中国区-哪些物联网设备可以幸存下来？

本文摘要：当IBM的Watson和Google的DeepMind在智力竞赛节目Jeopardy中的展现出打破人类时，机器学习早已带给了潜在的问题：如果Fitbit可以解救你的生活，一个Nike＋FuelBand并无法解救你的生活，你不会出售哪一个产品？

当IBM的Watson和Google的DeepMind在智力竞赛节目Jeopardy中的展现出打破人类时，机器学习早已带给了潜在的问题：如果Fitbit可以解救你的生活，一个Nike＋FuelBand并无法解救你的生活，你不会出售哪一个产品？作者JacquesTouillon分析了物联网时代，该如何辨别“智能”设备。1996年，美国芝加哥库克县医院（CookCountyHospital）的急诊室用于算法来确认胸部疼痛患者何时有心脏病发作的危险性，同时必须为其配有医院里匮乏的病床。

该算法用于基于流程图的系统基本测试方法，不仅较慢有效地，而且精确：它将70％的患者分类为较低风险类别，需要找到95％的心脏病发作情况，而人类医生不能找到75－89％的发作情况。更加最重要的是，这一测算结果还并未用于任何深度计算出来。

如今有数约64亿个物联网设备在用于，也就是世界上完全人手一个。哪怕只有1％的设备可以通过搜集关于脉搏，饮食或睡眠中的数据来分析人们的健康状况，那么这也意味著，世界上“医生”的覆盖范围将不断扩大五倍。但确实的魔力来自机器学习。

除了在更好地方应用于单数算法之外，这样的数据规模是人类医生即使有几十年的工作经验也无法获得的。想象一下，例如，Fitbit注意到你的脉搏波动，监测到你心脏方面的问题，送来你去医院化疗，机器学习意味著通过家用设备解决问题一些看起来不有可能的问题。“智能”的确实价值毫无疑问，“机器学习”使得“智能”小工具领先于其它物件。以Nest为事例，Nest是典型的智能设备。

人们卖这一物品不是因为它们可以通过手机来调节室内温度，而是出售该产品的节约能源功能，根据人们的不存在和市场需求自动调节室内温度，以一种智能的方式解决问题了以前无法构建的问题。然而大多数制造商只是追赶便捷。比如菲利普HUE灯，虽然可爱，但这一产品被张贴上“智能”的标签只是因为你可以用手机来对其展开掌控。实质上，这并不是一个必须解决问题的问题。

你会因为一个人会熄灯就说道这个人聪慧。因此，为什么这样的产品也被彰显“智能”的标签呢？消费者物联网中缺乏确实的“智能”特性，也是造成其发展受到妨碍的一个方面。

远程访问门锁，或者当您回家时自动关上的收音机只是奢侈品，与精美餐饮或邮轮包在一起消费——只有上层阶级消费得起这样的产品。机器学习所超过的目的应当是，将想的变为必需的：恒温器，需要维持室内温度，同时为你省钱；可以给与你个性化提醒睡眠中或健美的可穿着设备；或者在污染源为你的家人带给损害之前就可以探测到的环境监测器。机器学习将永久定义谁是确实的赢家具备机器学习功能的产品在架子上看上去更加酷炫。

但机器学习的本质意味著，在所有竞品之中，那些回头在准确的机器学习之路上的产品才更加需要长期保持自己的优势。好在了云技术，将机器学习配备到设备上并不是设计问题（只不过就是相连问题），也不是硬件问题（艰巨的处理过程可以远程已完成）。从或许上，这是人才的问题，因为有能力的工程师是少见的，但这总可以通过充足的资金来解决问题。

更加最重要的是，这是一个数据问题。为了使计算机更加可信地展开模式研究，所必须的数据是海量的。它必须考虑到众多因素，从用户偏爱到用于案例，环境等等。

但是这些因素中的许多或甚至大多数是时间涉及的：用于频率、不道德频率、条件频率，随时间变化的用户不道德变化，随环境产生的季节变化，不受传感器寿命影响的数据精确度等。无论有多少产品，公司行进的脚步也会更加慢。

竞争对手早已在市场上领先了六个月，即使再行多的用户或者资金也无法弥补差距。只有将数据彻底高于竞争对手，无论是读数的准确性，还是可信的早期反对功能，只要你维持活跃，你就将沦为竞争对手无法打破的领导者。不只是大公司的游戏虽然目前只是IBM和Google在涉及领域发展很快，或许看起来机器学习对于初创公司来说过于便宜了。

但或许事实并不是如此。其中的诀窍是，可以在其他人的电脑上做到艰巨的工作。

因为有云技术，这一切都将沦为有可能。初创公司可以按小时缴纳，以取得一些最简单的机器。用于几行程序代码，您甚至可以倒数排序许多出厂，以维持效率。

更加最重要的是，由于设备本身只必须很少的硬件就可以构建机器学习，因此，在公布第一批产品时，设计和前端工具依然占据最重要起到。即使Nest最初也不那么智能，只是一个手机掌控的恒温器，通过非常简单的算法粗略地预测提升室内温度所必须的时间。

因为开始它还不是很理解自己的用户。但是，要升级用户家庭的定义功能，公司只必须大大发送到数据包才可。您不必须缴纳更好的费用就可以通过机器学习取得更佳的体验（只要在竞争对手之前作好这一步才可）。专业知识民主分享或许一个创业公司以机器学习作为重点业务板块看起来有些可怕，但是，有更加多的理由可以让我们维持悲观而不是惧怕。

机器学习减少了比人们想象的更好的价值。它为每个健美区都决定了医生，为每个智能锁住都决定了刑警，为每个环境监测器都决定了一位身体健康检查员，也为每个奢华设备移往了一个管家。机器学习是确实使智能设备暂停获取便捷，而充分发挥强劲起到的途径。我们早已看见早期设备比如Nest和Echo在不断完善的过程中为我们的生活加添了无穷价值。

当数以百计的科技公司都重新加入到这一行列，世界将产生极大的有所不同。

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