物聯(lián)網(wǎng)可以擁有自我意識(shí)嗎

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(gè)集中或半集中的環(huán)境中進(jìn)行處理。使用霧計(jì)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(xué)院的一些研究人員提議將“物”提升到更高的水平。也就是說(shuō)，在整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中增加一些智能，即人工智能。

麻省理工學(xué)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(diǎn)。他們?cè)贗IC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(duì)行業(yè)越來(lái)越有價(jià)值”，以提高安全性、無(wú)縫和普及實(shí)施以及基于結(jié)果的應(yīng)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(gè)全新水平上發(fā)揮作用的實(shí)際例子。他們表示：“智能物聯(lián)網(wǎng)會(huì)從可穿戴設(shè)備上讀取我們的情感，并在我們走過(guò)房子時(shí)改變燈光的顏色和亮度，以引起愉悅的反應(yīng)。智能鬧鐘會(huì)查閱我們的病歷、工作電子郵件和日歷事件，以確保我們?cè)谡_的時(shí)間醒來(lái)，能夠盡我們所能，同時(shí)還有足夠的時(shí)間來(lái)完成分配給我們的所有任務(wù)”。

坦率地說(shuō)，“智能鬧鐘”在喚醒我們之前就在我們的個(gè)人數(shù)據(jù)周圍嗅來(lái)嗅去的想法聽起來(lái)令人討厭，而不是吸引人。但是，企業(yè)對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)交付的影響可能會(huì)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(luò)本質(zhì)上仍然是機(jī)械的-——超過(guò)閾值，就會(huì)啟動(dòng)。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(lái)執(zhí)行，系統(tǒng)功能可以簡(jiǎn)化為一系列“如果”條件。這些陳述可能很復(fù)雜，就像決策樹一樣，或者很簡(jiǎn)單——如果溫度超過(guò)設(shè)定的極限，就開燈。

他們補(bǔ)充說(shuō)，如果發(fā)生這種開關(guān)配置范圍之外的事情，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)生故障。人工智能以一定程度的自我意識(shí)來(lái)解決這個(gè)問題。通過(guò)這種方式，人工智能培育了另一個(gè)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(xué)習(xí)模式”，能夠識(shí)別即將發(fā)生的故障，最大限度地減少停機(jī)時(shí)間，優(yōu)化流程效率，以限制正在進(jìn)行的工作，甚至識(shí)別篡改。

自我意識(shí)意味著自我教育

隨著數(shù)據(jù)不斷流過(guò)這些更具自我意識(shí)的系統(tǒng)，它們將不斷學(xué)習(xí)并適應(yīng)不斷變化的現(xiàn)實(shí)。其結(jié)果將是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)能夠在出現(xiàn)中斷時(shí)自我修復(fù)，并能夠評(píng)估和解決客戶的產(chǎn)品問題。例如，自動(dòng)軟件補(bǔ)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(dòng)機(jī)部件上的應(yīng)力可能早在人類意識(shí)到之前就已經(jīng)被系統(tǒng)識(shí)別出來(lái)了，并自動(dòng)應(yīng)用修復(fù)程序。

此外，Sarma和Siegel說(shuō)：“人工智能通過(guò)將數(shù)據(jù)和場(chǎng)景感知應(yīng)用來(lái)解決問題，給物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了人為因素。這使機(jī)器可以采用人類的一些最佳特征——面對(duì)意外情況時(shí)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(xué)習(xí)，并且有著完美的記憶力?！?/p>

也許我們的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)在這個(gè)過(guò)程中獲得完美的記憶。