隨著事物通過物聯網的連接越來越緊密人工智能將變得更加強大

如果您相信頭條新聞，那么2018年將是區(qū)塊鏈之年，人工智能之年或增強現實之年。物聯網(IoT)沒有像幾年前那樣嗡嗡作響，但是對物聯網的投資仍然很強勁。但是，對于許多企業(yè)而言，物聯網仍然有潛力成為最具變革性的新興技。

最終，人工智能可能是最具變革性的，但它受到訪問大量干凈，可理解且相關的數據的限制。以前，公司只能收集有關其物理基礎設施，產品和供應鏈的定期模擬信息，但是物聯網傳感器使公司每天可以生成數百個讀數。

單個數據點沒有價值，但是實時數據流可以揭示趨勢。這就是我所說的商務物聯網。

隨著物聯網通過物聯網變得越來越緊密，人工智能將變得更加強大。不過，不要被愚弄了，僅憑物聯網原始數據不足以激活AI。您還需要確定傳感器和機器信息的哪些組合一起代表復雜的實際情況。

來自物聯網傳感器的大量數據可用于訓練機器學習數據，但基本上沒有標簽。也就是說，您可能知道每個傳感器在哪里以及它正在測量什么，但是除非您將這兩個非常不同的數據孤島集成在一起，否則您不特別知道它與您的業(yè)務流程和結果中的事件如何對應。幾乎在每種情況下，您都需要人工來幫助標記數據。

例如，如果一家餐館供應公司希望使用機器學習來預測食物何時變質，則傳感器可以測量冰箱中的溫度，門打開的次數和貨架上的重量，但人類必須觀察并記錄食物變質的時間以創(chuàng)建訓練數據，以更好地預測和防止食物過早變質。

同樣，旅館房間中的傳感器可以記錄環(huán)境光，噪聲，溫度和濕度，但是記錄客人投訴的數據庫可能保存在完全不同的數據倉庫中。再一次，它是由人類更新的。