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      語境應用或創(chuàng)造真正的智能設備

      來源:VentureBeat 2015-04-23 09:14 http://www.sxstscl.cn/ 海峽都市報電子版
      [摘要]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)承諾會把我們生活中的一切變得智能起來,但這類智能設備的實際體驗卻普遍讓人失望。

        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)承諾會把我們生活中的一切變得智能起來,但這類智能設備的實際體驗卻普遍讓人失望。說到底,智能性的真正實現(xiàn)并不是件容易的事,而廠商往往也會為了急于將產(chǎn)品推向市場而忽略了現(xiàn)實世界的復雜性。而解決這個問題的辦法其實也很明顯,那就是為產(chǎn)品賦予真正的思考能力,使其有能力去思考語境(或者說上下文)——我們稱其為“語境應用(contextual application)”。那語境應用究竟有何不同?科技網(wǎng)站VentureBeat日前就撰文進行了列舉。

        1.由語境變化驅(qū)動

        要說最基礎性的不同,那就是這些應用是由語境變化而非用戶所驅(qū)動的。用戶輸入當然是語境的關(guān)鍵一環(huán),但這也只是其中一部分而已。傳感器、時間、有無其他設備存在或其他類似因素的改變都可以對應用進行驅(qū)動。

        2.總是開啟

        因為語境會持續(xù)變化,語境應用也需要總是保持開啟并進行監(jiān)控。它們就像是服務層,總是會在后臺運行。但除非有什么相關(guān)的東西要說,它們不應該和用戶進行互動。實際上,它們的關(guān)鍵目標之一是減少用戶每天開啟它們的次數(shù),而這和如今的大多數(shù)應用正好相反。

        3.利用動態(tài)數(shù)據(jù)流

        應用所擁有的數(shù)據(jù)越多,就越能更好的理解周圍環(huán)境。地理位置、距離、電量、速度、其他設備的狀態(tài)、來自公共或私人系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都是實用的來源。但這些來源可提供的數(shù)據(jù)量會非常驚人,語境應用必須有能力去動態(tài)地開啟或關(guān)閉不同的數(shù)據(jù)流,并管理自己的工作目標。

        4.通過抽象內(nèi)容創(chuàng)建實際意義

        想要讓互動和信息變得與自己息息相關(guān),應用需要在更高的概念層來進行工作。舉個例子,“一部設備進入30.534oN,-97.231oW位置”顯然不夠那么意義明確,而如果是一條內(nèi)容為“你的兒子已經(jīng)從學校安全返家”就有用得多了。隨著信息塊的彼此堆疊,我們需要去思考概念和信息才能達到更高等級的抽象化。

        隨著語境信息和生成設備之間的關(guān)系變得越來越分離,它可以轉(zhuǎn)化成抽象的數(shù)據(jù)元素。這一點的重要性在于,隨著新數(shù)據(jù)源的到位,它們可以與兼容概念進行整合。舉個例子,你可以把一部燈塔設備放進汽車,并將其定義為一個“地點”。即便這個燈塔并不包含地理位置數(shù)據(jù),并會產(chǎn)生移動,它也能像地理圍欄一樣定義一個抽象地點。

        5.使用常識啟發(fā)

        我們可以使用多種工具來實現(xiàn)更高程度的抽象概念,啟發(fā)(法)就是其中之一。抽象概念之間的關(guān)系可以通過簡單規(guī)則進行協(xié)調(diào),這些規(guī)則在執(zhí)行常識功能上面也十分有用。舉個例子,應用每天會記錄下用戶凌晨3點所處的位置,如果10天內(nèi)90%的位置都是相同的,那這也就意味著該地點是用戶的家。此外,在特定地點所停留的時間也會被考慮在內(nèi)。當用戶進入一間咖啡館周圍的地理圍欄時,保持15分鐘靜止不動(可能在喝咖啡)和以30mph的速度移動(可能正開車穿過)顯然是有區(qū)別的。

        6.使用統(tǒng)計分析和統(tǒng)計回歸

        我們可以使用的另一種機制是統(tǒng)計分析和統(tǒng)計回歸。讓計算機在不同概念層運行統(tǒng)計分析,并檢測類似模式和明顯的偏離是件相對簡單的事,比如常規(guī)路線的監(jiān)控。

        比方說,用戶家里的孩子每天下午坐校車回家需要20分鐘,上下浮動在5分鐘以內(nèi)??扇绻程焖?她在放學之后的35分鐘還沒有到家,那肯定是有事情發(fā)生了。無論怎樣,讓家長了解到問題的發(fā)生顯然是有必要的。

        7.學習能力:算法

        學習算法也是另一種資源,比如貝葉斯網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習。這些算法的工作方式一般是接收輸入,建立內(nèi)部模型,預測接下來會發(fā)生的事,并查看預測是否準確。預測結(jié)果會被發(fā)送回系統(tǒng)當中以幫助進行學習,如果結(jié)果準確,因素會得到強化,而致使錯誤結(jié)果的因素會被弱化。隨著時間的推移,如果預測的成功率達到了特定的信任標準,用戶就可以開始信賴它們。

        8.彈性和適應性展示

        彈性和適應性是另外兩個重要的考量因素。彈性指的是在現(xiàn)實世界當中,事情的發(fā)生和周圍環(huán)境是可變的。數(shù)據(jù)來源可能來了又去,你的手機可能會離開信號覆蓋范圍或者剩余電量過低,操作系統(tǒng)也有可能會關(guān)閉應用。在這些情況發(fā)生時,應用需要進行恢復,失敗的話則應該自動降級。適應性指的是應用需要去考慮基線環(huán)境,并區(qū)分暫時調(diào)整(比如全家外出度假)和永久性的變化(加入新型設備或安裝新的燈塔)。

        9.通過互動對話建立信任

        在開發(fā)語境應用時,最后應該考慮的因素是耐心和信任。由于習慣了及時享樂,我們都希望一款智能應用在購買之后可以立刻開始工作,但這種態(tài)度并不正確。購買一部智能設備就像養(yǎng)一只寵物,我們需要對其進行訓練。

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