我相信你已經聽說過物聯網(IoT)和人工智慧(AI)。但是,你知道這兩個概念之間有什麼區別嗎?或者,人們是不是認為物聯網和人工智慧代表折同樣的事情,這兩個詞實際上是可以被交互使用的?

讓我們先來談談人工智慧。在英文中,人工智慧(Artificial Intelligence)簡稱AI,AI能根據大量的歷史資料和即時觀察(real-time observation)找出對於未來預測性的洞察(predictive insights)。由於同時分析過去的和即時的數據,AI能容易注意到有哪些資料屬於例外,並做出合理、合適的推斷,而資料對於人工智慧的重要性也就不言而喻了。因此,若要使AI引擎變得更聰明、更強大,方法及過程其實就如同在種植物(或甚至像是養小孩!)。唯一的區別在於: AI需要的是持續的數據流入,而不是水,肥料和食物。對於人工智慧來說,它可以處理和從中學習的資料越多,其預測的準確率也會越高。

談了以上的內容,乍看之下,我們好像只需要人工智慧就可以了。然而,物聯網(IoT)其實肩負了一個至關重要的任務:資料收集。概念上,物聯網可連接大量不同的設備及裝置,包括:家用電器和穿戴式裝置。嵌入在各個產品中的感應器(sensor)便會不斷地將新數據上傳至雲端。這些新的數據以後可以被人工智慧處理和分析,以生成所需要的資訊並繼續積累知識。

行動貝果(MoBagel)在IoT和AI的發展初期,便已經發現它們的龐大潛力。起初,我們向客戶提供了儀表板(dashboard),上面包含即時的資訊,像是:冷氣機的使用情況,或燈泡的每日用電量。然而,設備監控只是行動貝果解決方案中的一小部分而已。我們還有物聯網人工智慧引擎Decanter™,已經成功幫助我們的許多客戶抓住重要的銷售契機,並享受利潤成長。透過Decanter™,我們用各式各樣的方法來強化公司的營運績效,例如:找出向消費者發送促銷信息的最佳時機。

在了解了AI和IoT之間的關係以及相關的應用後,我們可以了解到其實不需要把人工智慧(AI)和物聯網(IoT)這兩個概念完全區分開來。 AI可以最大化IoT帶來的價值,而IoT能為AI提供所需的資料流。只有它們被同時使用時,才能同時實現AI和IoT的利益及優勢。

 

參考資料
1. Chaney Ojinnaka (Jan 14th, 2017). “Why IoT needs AI.” VentureBeat. Retrieved from http://venturebeat.com/2017/01/14/why-iot-needs-ai/

圖片來源:http://venturebeat.com/2017/01/14/why-iot-needs-ai/