人工智能算法允許系統(tǒng)獨立評估、學習和行動

這人工智能算法允許系統(tǒng)獨立評估、學習和行動。它也可以用來創(chuàng)造一個虛擬的大腦或思維。

這項技術被設計成既能從經驗中學習，又有天生的自主學習新事物的能力。這意味著，如果您希望您的設備或系統(tǒng)學習某些技能，您需要自己或其他人(例如，員工)向其輸入一些數(shù)據。

機器學習是人工智能的另一個分支

機器學習是人工智能的另一個分支。它允許程序分析巨大的數(shù)據集，并在需要時自己做出決定。機器學習可以用于各種目的，例如圖像分類、語音識別或推薦引擎。

機器學習使用數(shù)據來學習模式，以便自動化原本需要人工干預的過程。例如，自動駕駛汽車(AV)可以使用它來識別夜間的交通標志和道路狀況，以便它可以根據周圍環(huán)境知道在特定道路上應該以多快速度行駛，而不是僅僅依賴其設計者或熟悉這些道路的其他人提供的指示。

深度學習是機器學習最好的例子

深度學習是一種機器學習，它使用人工神經網絡(ann)來執(zhí)行模式識別和分類任務。它依賴于多層人工神經網絡，其中每層都有多個神經元，并從過去的經驗中學習。

人腦是深度學習系統(tǒng)的一個例子，因為它可以以許多不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語言，識別面孔，閱讀書籍，并根據我們從以前的情況中獲得的經驗或知識做出決定。

人工智能需要大量的數(shù)據

AI技術需要大量的數(shù)據，制造商可以使用物聯(lián)網設備收集的數(shù)據。訓練人工智能模型的數(shù)據越多，它的表現(xiàn)就越好。例如，如果你有一個物聯(lián)網設備，它可以監(jiān)控你家中的溫度，并在檢測到超出正常參數(shù)的變化(例如下降兩度)時向你發(fā)送警報，那么你就可以訓練一個預測模型使用這些信息和其他因素，如天氣模式或歷史模式，以便您的設備預測是否會有另一個寒流即將到來。

這種類型的分析有助于降低與維護供暖系統(tǒng)或空調等設備相關的成本，因為這些系統(tǒng)是根據其位置專門為熱/冷溫度設計的;然而，如果在整個生命周期中沒有定期監(jiān)控，它們的運行效率會隨著時間的推移而降低，因為加熱/冷卻循環(huán)之間的循環(huán)會造成磨損(尤其是在冬季)。

物聯(lián)網和AI可以用來下達指令無需說話或輸入任何東西

從上面的例子可以看出，AI和IoT不僅僅是兩種技術協(xié)同工作。它們實際上在某些領域互為補充，使得人們可以在家里或工作中向機器發(fā)出指令，而無需說話或鍵入任何東西。

除此之外，它們還有其他好處:

在物聯(lián)網應用中使用AI可以讓我們創(chuàng)建能夠從它們的環(huán)境中學習并相應適應的系統(tǒng);這使得它們比傳統(tǒng)方法更有效，傳統(tǒng)方法關注預定義的規(guī)則(例如，“如果滿足這些條件，那么這樣做”)。例如，一個自主車輛可能能夠比人類司機更好地識別交通模式，因為它可以獲得各種有關道路狀況的數(shù)據，包括天氣預報。因此，如果今天晚些時候預報有大雨，汽車不僅會知道離日落還有多長時間，還會知道天黑后開車在鎮(zhèn)上尋找停車位時是否還有足夠的光線!

我們已經到了這個結尾

在這里，我討論了關于物聯(lián)網應用中人工智能使用的所有重要方面。

人工智能是計算機科學的一個分支，它處理智能代理的設計和開發(fā)，智能代理是一種可以感知環(huán)境并采取行動以最大限度地提高成功機會的軟件。50多年來，它一直被應用于工程、哲學、法律、生物學和經濟學。

第一人工智能(人工智能)系統(tǒng)是約翰·麥卡錫在1956年發(fā)明的，他為機器學習叫做“跳棋游戲”，它會和自己對弈，直到只用邏輯規(guī)則就能以公平的方式擊敗對手;這是使用通過電話線連接在一起的兩臺計算機完成的——后來的系統(tǒng)使用專用硬件代替，但仍然受到原始設計的速度限制的限制(它們一次只能處理一種游戲狀態(tài))。

最終，人工智能是最有前途的技術之一，并將在使物聯(lián)網工作更加智能方面發(fā)揮重要作用。人工智能的使用可以幫助我們解決與數(shù)據收集、分析和決策相關的問題。