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传感器数据完善了人工智能功能,激发了机器人的“网络效应”。

作者:安尼      发布时间:2021-04-12      浏览量:0
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[嵌入式奶牛指南]传感器数据将有助于促进人工智能的发展。人工智能系统还扩展了我们处理数据的能力,并帮助我们发现这些数据的创造性用途。

[嵌入式牛鼻]传感器数据、AI、网络效应

当传感器数据与AI发生冲突时会产生什么样的火花?

(嵌入式奶牛文本)现在我们都非常熟悉AI,并且我们知道算法的改进离不开大量的数据。数据量越大,算法给出的结果就越准确和“满意”。人们对世界的感知很大程度上是基于我们的感官所获得的“数据”。机器人和目前无人驾驶的流行依靠传感器的数据。随着传感器获取和处理数据量的不断增加,智能机器人的发展也将达到一个“临界点”。

只要您想要扩展您的业务或构建一个网络,您就应该熟悉“网络效应”。例如,使用eBay和淘宝这样的市场平台,买家和卖家越多,它就越完美和有用。然后,数据的网络效应是指随着服务使用量的增加,服务变得越来越完善的动态过程,例如,随着机器学习模型训练的数据量的增加,模型得到的结果越来越准确。

网络外部性(网络外部性),也称为网络效应(网络效应)或需求方规模经济(需求方规模经济),是指消费者在经济或商业中选择商品或服务,所获得的效用与“使用该商品或服务的其他用户的数量”有关。这种商品或服务称为网络外部性。最常见的例子是电话或社交网络服务:使用某一特定类型的社交媒体的用户越多,每个用户获得的价值就越高。

无人驾驶车辆和其他智能机器人依靠传感器产生大量数据,而且越来越大。得到的数据可以用来建立更好的人工智能模型,然后机器人就可以依靠这些人工智能模型在现实世界和现实环境中进行实时决策和“寻找方向”。

智能机器人的核心是人工智能和传感器的融合,它可以产生良性的反馈周期,我们也可以称之为机器人的“网络效应”。目前,我们正处于引爆这种网络效应和彻底改变机器人的临界点。

人工智能的下一个探索领域

人工智能是机器人。如果你想知道背后的原因,你需要了解人工智能本身是如何进化的。近年来发展起来的机器智能系统可以利用大量的数据,但是在20世纪90年代中期,根本就没有这样的数据,互联网还处于起步阶段。随着存储和计算的发展,能够快速、经济地存储和处理大量数据成为可能。然而,这些工程进展本身并不能解释人工智能的迅速发展。

开放源码机器学习库和框架虽然看起来“安静”,但也扮演着同样重要的角色。十五年前,当科学计算框架Torch发布BSD许可证时,包括深入学习、多层感知器、支持向量机和K最近邻算法在内的许多算法至今仍在数据科学家的使用中。

软件许可证是软件作者和用户之间签订的一种格式契约,用于定义和限制软件用户使用软件(或其源代码)的权利,以及作者的义务。通用软件许可证包括:GPL、BSD许可证、私有软件许可证。

最近,诸如TensorFlow和PyTorch这样的开源项目也为这个共享知识库做出了宝贵贡献,使来自不同背景的软件工程师能够开发新的模型和应用程序。计算领域专家需要大量的数据来创建和训练这些模型。因此,大公司具有巨大的优势,因为它们可以利用现有的数据网络效应。

传感器数据和处理能力

自1960年代初以来,出现了光探测和测距(激光雷达)传感器。这些传感器已用于地理信息学、考古学、林业、大气研究、国防和其他工业.近年来,激光雷达也成为自主导航的首选传感器,无人驾驶车辆上的

谷歌激光雷达传感器每秒可产生750 MB的数据。机上的八台计算机视觉摄像机每秒产生1.8GB的数据。所有这些数据都需要实时处理,但集中式计算(在云中)在实时高速下不够快。为了解决这一速度不够快的瓶颈,我们采用分散计算来提高处理能力。

目前大多数自动车辆的解决方案是使用两个车载“盒”,每个机箱配备Intel Xeon E5 CPU和4至8 Nvidia K80 GPU加速器。在最高的性能,这消耗超过5000瓦的电力。NVIDIA的新驱动器、PX、飞马和其他硬件创新技术也开始尝试更有效地突破这一瓶颈。

人工智能发展的临界点

我们处理传感器数据和融合各种数据模式的能力将继续推动智能机器人的发展。为了实现这种传感器的实时融合,有必要对机器学习模型和深度学习模型进行离散化。当然,分散人工智能对分散处理器的要求更加复杂,

幸运的是,机器学习和深度学习计算效率不断提高。石墨核心智能处理单元(议会联盟)和谷歌的张量处理单元(TPU)的成本也在不断降低,大大提高了神经网络的性能。

在其他方面,IBM正在开发模拟大脑解剖的神经形态学芯片。芯片的原型使用了一百万个神经元,每个神经元都有256个突触。该系统特别适用于解释感官数据,因为它是为了模拟人脑解释和分析感知数据的方式而设计的。

来自传感器的所有数据意味着我们正处于机器人网络效应的临界点,这一转变将对人工智能、机器人及其应用产生巨大影响。

数据新世界

机器人网络效应的影响是,不仅新技术和机器可以更快地处理大量数据,而且可以处理更多的不同类型的数据。由于人类感知能力的限制,新的传感器将能够检测和捕获“意想不到”的数据,我们甚至可能无法想象这些数据。机器和智能设备将向云和邻近的代理传输大量数据,为决策提供信息,加强协调,并继续在模型改进中发挥重要作用。

这些进步比许多人意识到的要快得多。例如,Aromyx使用受体和先进的机器学习模型来构建传感器系统,并为气味和味觉数据的收集、索引和搜索提供了一个平台。该公司的EssenceChip是一种一次性传感器,输出生化信号。这些信号与人类闻到或品尝食物或饮料时发送到人脑的信号相同。

开放仿生学正在开发一种机器人仿生手臂,它依靠从手臂袖子中的传感器收集触觉数据来控制手和手指的移动。这种无创设计可以通过机器学习模型将电极感知到的精细肌肉张力转化为仿生手的复杂运动响应。

传感器数据将有助于促进人工智能的发展。人工智能系统还扩展了我们处理数据的能力,并帮助我们发现这些数据的创造性用途。此外,这也将刺激新的机器人形状设计元素,以帮助我们收集更多的数据,从不同的模式。随着我们以新的方式“看到”的能力提高,我们周围看似“每日”的世界将很快站在下一个发现的前沿。