人工智能对我们的重要性？

　　欢迎各位阅读本篇,人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本篇文章讲述了人工智能对我们的重要性?编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

　　最近两年，随着智能手机与移动通讯网络的发展，微处理器、传感器、无线网络接收器件的价格大幅下降。智能家居的概念开始在媒体上频频出现，随着智能手机发展到瓶颈，各个巨头们纷纷开始在智能家居上发力。

　　在智能家居的战场上，我们看到了高通、英特尔、TI，看到了谷歌、苹果、微软这些互联网巨头，看到了海尔、三星、LG这些家电厂商，也看到了广电、中国移动这类运营商。

　　大家似乎都看到了智能家居是一个未来的金矿，想要早早加入，建立自己的标准，分到最大的蛋糕。但是这些年来，智能家居仍然处在雷声大雨点小的状态，各种会议开的多，方案出的多，也有一些实际的产品，但是真正被消费者广泛接收，达到普及程度的并不多。这是为什么呢?智能家居现在的问题在哪?未来的赢家会是谁呢?

　　一、智能家居不智能

　　目前，智能家居产品虽然有很多，但是却没有流行起来，原因有这么几条。

　　首先，现在的智能家居还不够智能，它们所提供的方案只是解决伪需求。

　　现在我们看到的智能家居产品虽然很多，但是分析一下具体的技术，无非是传统家电或者家用产品安装上一个WiFi或者蓝牙接收器，然后增加一下程控功能，最多再加一个手机app远程控制。

　　而问题在于家电很多是不需要这些功能的。除了空调，热水器这些需要提前开启的东西，远程控制有点作用，其他大多数家电不需要远程。

　　手机控制灯光开启只是少走两步路，手机控制电饭锅，洗衣机，并不能让米和水自动跑到锅里面，让脏衣服自动跑到洗衣机里面。

　　现在所谓的智能家居，从人工智能的角度看，连门的没有入，联网控制家居的名字也需更为合适。

　　二、标准混乱不统一

　　因为大家看好智能家居，所以巨头纷纷出面组织联盟。

　　2011 年，高通就以 31 亿美元的总价收购创锐讯公司，协助高通加速进军低功耗芯片，同一年，高通还推出了近距离 P2P 通讯技术 AllJoyn 平台，利用蓝牙或 Wi-Fi 来进行定位和文件传输。 然后高通又把这个AllJoyn 赠给了它牵头成立的“AllSeen 联盟”，解决设备之间的互操作问题。

　　英特尔与三星、戴尔、博通、Atmel等公司联合成立了智能家居设备标准联盟OIC，和高通主导的AllSeen 联盟分庭抗礼。

　　TI则更低调一些，它没有搞一个很大的产业联盟去，而是实打实的提供全套的芯片解决方案，帮助用户解决问题。结果是它虽然声势最小，但是目前市面上大多数智能家居产品都基于Ti的芯片方案，包括Nest。

　　此外，还有谷歌、苹果、微软这些互联网厂商，微软加入了AllSeen，苹果自己提出来Homekit，谷歌收购了Nest以后力推Thread。

　　这样巨头之间互相不兼容，标准不统一，产品无法批量，价格也就昂贵。智能家居巨头各自搞一套，用户买了A联盟的，就没法用B联盟的，因为标准不统一，让用户无所适从。

　　而价格上，智能家居增加的硬件成本没有什么，软件开发难度也并不比普通智能手机APP高多少，但是价格却比普通家电贵的多，而增加的功能又不实用。除了一些高端用户尝新使用，Geeker拿来玩玩，普通人并没有购买的兴趣。

　　所以，智能家居虽然搞的声势很大，巨头参与很多，但是却没有形成主流，雷声大雨点小。

　　三、人工智能决定未来

　　智能家居的核心在于智能。其实任何产品都是一个成本与效益的平衡。电视给人更多的娱乐，娱乐效益足够大，它就流行开来。

　　目前的智能家居给人带来的效益少，成本高，就无人问津。而智能家居的高效益关键在于智能。

　　不是能联网，手机APP控制的洗衣机就智能了。会自动收集脏衣服，自动清洗，自动晾干，自动把干净衣服放进衣柜的综合洗衣设备才是智能家居。

　　这种洗衣机买1万元人民币也会有人买单，因为它却是改变了人们洗衣服的方式。

　　而自动收集脏衣服，需要有计算机视觉对衣服进行识别，知道什么是衣服，然后知道什么是脏衣服。

　　同时还需要有精确的动作控制，让机械可以把衣服拿起来放到洗衣桶里面。

　　最后还要在烘干之后，找到衣柜在哪把衣服叠起来放进衣柜。

　　这种设备的核心技术不是摄像头，电机，处理器，通讯芯片，而是高度的人工智能算法，什么神经网络、深度学习、计算机视觉……

　　看似简单的家务需求，所需的人工智能层次比Alphago打败李世石的人工智能更高。

　　所以，现在的所谓什么智能家居标准都是浮云，具有替代人类的高度人工智能的智能家居才是未来的王者。

　　而在人工智能上领先的公司未来会统治智能家居，统治所有标准，成为未来的赢家。

　　知识分享：人工智能价值

　　例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

　　通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

　　这是智能化研究者梦寐以求的东西。

　　2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

　　当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着(至少一类)创造力模式的学科。

　　小结：人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。不妨关注编程学习网教育平台，在这个学习知识的天堂中，您肯定会有意想不到的收获的!