谷歌、人工智能和超级传感器的崛起
来源：美国保险商实验室
概要：还记得物联网涉及无数传感器的时候吗？原来我们可能只需要一个。
原作者：Mike Elgan
译者：彭婷
本周谷歌用一个名为谷歌镜头的新功能令开发者耳目一新。
谷歌镜头的首次露面是在谷歌助手和谷歌照片上，它专门使用人工智能来识别在智能手机摄像头框架里的东西。
在谷歌的演示里，谷歌镜头不仅可以识别花，而且还可以识别花的种类。该演示还展示了当谷歌镜头对准路由器条形码时会自动登录到无线路由器。最后，谷歌镜头展示了通过图像识别企业，并显示出每个企业的谷歌地图卡。
谷歌镜头闪亮而且有趣。但从产生媒体评论而言，很显然，总的来说它失去了真正的内涵。
常见的反应是：“噢，看！我手机上的又一个玩具！人工智能好神奇啊！”实际上，谷歌让我们窥视到了未来通用传感器的发展。多亏了机器学习，使得现在有可能仅用一个真正的传感器—摄像头，就可以创造出一百万个不同的软件里的传感器。
在谷歌的演示中，显然照相机的功能就相当于一个“超级传感器”。不仅仅是一个花的识别传感器、条码阅读器和零售业务标识符，谷歌眼镜是一个基于软件的通用的超级传感器，由虚拟传感器驱动的人工智能要么建在在本地软件里要么建在云端软件里。
还记得“万亿传感器世界”吗？
谈到四年前的物联网（IOT），“万亿传感器世界”这个说法成为了IT界的时尚。未来主义者依稀想象有着一万亿根天线和一万亿个电池(不得不一年更换一万亿次）的一万亿个微小设备。
将来，我们将佩戴可穿戴式传感器。所有的商品和机器会被贴上RFID芯片，而这种芯片可以提醒扫描传感器它们的位置。特殊用途的传感器会遍及我们的家庭，办公室和工作场所。
我们那时是如此的天真--大多是关于未来无处不在的人工智能和机器学习。
在过去四年里，另一个革命打乱了预期的“万亿传感器世界”革命，即人工智能云端的兴起，它改变了一切。不是将不同的，用途单一的传感器安装在所有的车，人，墙，机器和道路上，我们将会有通用的超级传感器，而他们的数据将被用在基于软件的虚拟传感器上。
为什么“综合传感器”比真实传感器更好？
在卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员上周公布了他们的“超级传感器”技术，他们也称之为“综合传感器”。
上图：卡内基梅隆大学的研究人员本月公布了他们的超级传感器技术，这个技术仅可以检测到任何发生在一个工厂地板上的事情。
尽管有这样的名字，但里面包含真正的传感器。研究人员已经开发出一个包含一堆传感器的开发板，常用于企业和商业环境。该封装板的功能就像一个单一的插入墙壁或USB电源，并通过Wi-Fi连接的黑盒传感器。
换言之，一个小设备的功能就像一个你可以插入和部署任何传感应用的通用超级传感器。这些传感器可以检测到声音，振动，光，电磁活动和温度。这种板子不包括普通的摄像头，主要是为了解决用户或是员工对隐私的顾虑。你也可以想象一个更强大的，包括一个摄像头的版本。
当事件发生在传感插板附近，数据就以特定的，唯一识别的模式生成，这是由机器学习算法处理的，而这种算法用软件的方法生成一个“综合传感器”。
下面是这样一个传感器如何在一个仓库背景下运作的简化版本。你插入一个或几个超级传感器。然后有人使用叉车。超级传感器检测到的由此产生的振动，声音，热量和运动就形成了被送入系统的数据模式。你可以把它看成是“操作中的叉车”。（进一步的调整不能仅仅取决于叉车何时使用，而是取决于它的位置，它移动的速度有多快，它所承载的重量和其他的数据。）
然后，当叉车移动的时候，你可以进入下一级的应用程序，当发现计算叉车设备的磨损或检测到未经授权的叉车的操作时提出警告。
来自这些“综合传感器”的输出可以被开发人员根据需要来创建任何应用程序，并可以应用到语义系统来监测任何东西。
最棒的是，你可以深入利用这些数据创造另一个“综合传感器”，10个或者100个，在没有任何额外的传感器的情况下检测所有的运动、活动、库存、风险和其他的东西。
一个由卡内基梅隆大学研究人员制作的录像展示了在工厂，办公室，家和浴室里的应用。例如，在浴室里，它可以通过纸张分配器发出的声音来记录使用的纸张数量。它还可以监测这里使用的水的总量。
再一次说明，这里的革命不是监控一切的能力。这个革命是一旦安装了一个超级传感器，后面未来所有的传感（和基于那个传感的行动）会是一个软件解决方案，而这个软件解决方案不会涉及新设备，这样就改变了电池或任何其他僵化的，想象着“万亿传感器世界”的解决方案。
想象一下，能够买便宜的插在墙上的硬件，然后从那一刻起，所有设备的监测，安全，库存，人员等等都完全是通过软件实现的。展望未来，后面将不再需要升级传感器或者是物联网设备。
看看这个：卡内基梅隆大学的研究大多是由谷歌资助的！
人工智能的真正力量
谷歌镜头和谷歌赞助的卡内基梅隆大学的“综合传感器”这两个项目代表着人工智能的应用可以同时做到用更少的物理传感器达到更好的感知。
人工智能一直是让机器复制或是模拟人的大脑能力。但事实是人工智能的能力已经超过一些地区的工人。
想想一个传统的办公楼大厅。你有一个在服务台上看杂志的保安。他听到旋转门的转动后，便抬头看见一个朝服务台走过来的男人。保安认不出这个男人。因此，他请访客签到，然后才让他进入电梯。
现在，让我们想想有人工智能的情况。旋转门的声音表明有另外一个人进入了大楼（系统正在精确地计算里面有多少人）。当这个人走进的时候，摄像头会扫描他的面部和步态，这样就可以明确地识别他，还不需要老式的签到。麦克风还可以处理他走路时发出的各种细微的声音。这个再结合热，化学和其他传感器就可以得出结论：他手无寸铁，不需要再让他通过一个金属探测器。他到门口的时候，人工智能会发送指令来解锁开门，让他进入大楼。他的访问记录不是用墨水写在纸上，而是写在可搜索的电子表格上。
最好的部分是，无论多少新应用都可以被写入来检测不同的东西，这一切都不会改变物理传感器。大厅里相同的传感器可以取代照明控制，烟雾探测器和恒温控制。他们可以在窗户需要清洗或者是要倾倒垃圾的时候提醒维护。
很容易想到将这种通用的传感器和人工智能系统应用于像会议室，办公室，工厂，仓库和运输系统这些大厅以外的地方。甚至随着人工智能云端的快速学习和他们自我能力的提升，公司将可以在对它们的需求上升时创建自定义的虚拟传感器。
摄像头可以部署在适合的地方，比如大厅。而其他的无摄像头的传感器可以部署在不适合装摄像头的地方，像大楼的卫生间。
最重要的是，超级传感器革命将会遍布各地。物理传感器十分廉价，而且人工智能作为一种服务，可以通过云端被我们使用。但它的使用不仅仅是通过谷歌，而是通过范围更广的供应商。
作为一种服务，基于云端的人工智能现在已经兴起好几年了。但是这个月，我们看到了这场革命即将迎来的最深刻的变化之一。有了一些廉价的摄像头，麦克风和其他的传感器，我们将可以用低成本创造软件里的任何传感器。
“万亿传感器”物联网的旧模式将被人工智能和超级传感器的崛起扼杀殆尽。
原文链接：
http://www.computerworld.com/article/3197685/internet-of-things/google-a-i-and-the-rise-of-the-super-sensor.html
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