다 연결 되어: 센서, 빅 데이터, 인공 지능 및 로봇 관련 하는 방법

편집자 참고 사항: GSV 자본의 리 장 전송 매체, "A 이론의 모든" (The 이론의 모든 것)의 기술 분야를 제안에 대 한 기사는 하드웨어와 소프트웨어 공생에서 진화 하 고 서로 영향을.

대부분의 사람들은 "인터넷의 것 들", "빅 데이터" 및 "로봇"의 동향에 대해 이야기 한다. 사실이 상호 동향과 큰 추세에 연결는 "모든 것의 이론", 각 반지는에서 처럼 다음에 효과가 있다 고 그래서 생산 긍정적인 루프 말 하겠습니다.

다양 한 센서에 연결 된 장치는 많은 양의 데이터를 생산할 예정 이다, 데이터의 수많은 기계 학습을 가능 하 게, 기계 학습, 인공 지능의 결과 이다 AI 지도 로봇 더 정확 하 게 작업을 수행, 로봇 액션 센서를 일으킬 것 이다. 이 모든 완전 한 루프입니다.

1. 센서 생성 데이터

2014 년까지, 인터넷에 연결 된 장치는 세계의 전체 인구를 초과 했습니다. 시스 코 2020 있을 것 이라고 50 십억 상호 장치 예측 합니다. 이러한 장치의 대부분 센서 전기 Imp, 또는 estimote 외부 센서와 함께 포함 될 수 있는 것입니다.

장치에서 센서 데이터의 전례 금액을 생산.

2. 데이터 지원 기계 학습

2020 년 35ZB 2009 년에 44 시간 데이터의 금액을 생산할 예정 이다. 당시, 많은 통찰력을 얻을 수 기계에 의해 구조적 구조화 될 가능성이 있는 데이터를 처리할 수 있습니다.

3입니다. 기계 학습 AI 향상을

기계 학습 의존 데이터 처리 및 패턴 인식, 컴퓨터 프로그래밍 없이 배울 수 있도록 합니다. 오늘날의 대규모 데이터와 컴퓨팅 파워 기계 학습에 혁신을 몰고 있다.

기계 학습의 완전 한 파워는 Google에 의해 볼 수 있습니다. Google 지도 프랑스, 모든 집, 모든 거리에에서 모든 비즈니스의 위치를 학습 하는 기계를 사용 합니다. 전체 과정은 단 1 시간 걸립니다.

4. 인공 지능 로봇 작업 지시

컴퓨터 체스와 인간 보다 팻 말에 더 나은 할, 우리는 미래에서 더 많은 기대 하는 이유가 있다. 더 많은 센서 최적화 알고리즘을 학습 하는 더 많은 기계, 더 많은 데이터를 수집으로 우리가 논리적으로 로봇으로 작업을 수행 하는 컴퓨터의 능력이 기하급수적으로 성장할 것을 추론할 수 있습니다.

5. 로봇 액션

뿐만 아니라 모든 종류의 작업을 할 수 있는 로봇을 만드는 회사의 수백이 있다 하지만 스스로 로봇, 될 것입니다 그리고 AI의 도움으로, 우리 많은 우리 꿈 작업을 수행할 수 있습니다.

6. 액션 트리거 센서

기계 센서 데이터를 수집 하는 작업을 수행 하 고 전체 주기 완료 됩니다.

이것은 무슨 내가 우기 기술 "모두의 이론"의 분야 에서입니다.

(책임 편집기: Mengyishan)