人工智能能否在物联网应用中提供价值？

人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动

这人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动。它也可以用来创造一个虚拟的大脑或思维。

这项技术被设计成既能从经验中学习，又有天生的自主学习新事物的能力。这意味着，如果您希望您的设备或系统学习某些技能，您需要自己或其他人(例如，员工)向其输入一些数据。

机器学习是人工智能的另一个分支

机器学习是人工智能的另一个分支。它允许程序分析巨大的数据集，并在需要时自己做出决定。机器学习可以用于各种目的，例如图像分类、语音识别或推荐引擎。

机器学习使用数据来学习模式，以便自动化原本需要人工干预的过程。例如，自动驾驶汽车(AV)可以使用它来识别夜间的交通标志和道路状况，以便它可以根据周围环境知道在特定道路上应该以多快速度行驶，而不是仅仅依赖其设计者或熟悉这些道路的其他人提供的指示。

深度学习是机器学习最好的例子

深度学习是一种机器学习，它使用人工神经网络(ann)来执行模式识别和分类任务。它依赖于多层人工神经网络，其中每层都有多个神经元，并从过去的经验中学习。

人脑是深度学习系统的一个例子，因为它可以以许多不同的方式感知和处理信息。这种能力使我们能够理解语言，识别面孔，阅读书籍，并根据我们从以前的情况中获得的经验或知识做出决定。

人工智能需要大量的数据

AI技术需要大量的数据，制造商可以使用物联网设备收集的数据。训练人工智能模型的数据越多，它的表现就越好。例如，如果你有一个物联网设备，它可以监控你家中的温度，并在检测到超出正常参数的变化(例如下降两度)时向你发送警报，那么你就可以训练一个预测模型使用这些信息和其他因素，如天气模式或历史模式，以便您的设备预测是否会有另一个寒流即将到来。

这种类型的分析有助于降低与维护供暖系统或空调等设备相关的成本，因为这些系统是根据其位置专门为热/冷温度设计的;然而，如果在整个生命周期中没有定期监控，它们的运行效率会随着时间的推移而降低，因为加热/冷却循环之间的循环会造成磨损(尤其是在冬季)。

物联网和AI可以用来下达指令无需说话或输入任何东西

从上面的例子可以看出，AI和IoT不仅仅是两种技术协同工作。它们实际上在某些领域互为补充，使得人们可以在家里或工作中向机器发出指令，而无需说话或键入任何东西。

除此之外，它们还有其他好处:

在物联网应用中使用AI可以让我们创建能够从它们的环境中学习并相应适应的系统;这使得它们比传统方法更有效，传统方法关注预定义的规则(例如，“如果满足这些条件，那么这样做”)。例如，一个自主车辆可能能够比人类司机更好地识别交通模式，因为它可以获得各种有关道路状况的数据，包括天气预报。因此，如果今天晚些时候预报有大雨，汽车不仅会知道离日落还有多长时间，还会知道天黑后开车在镇上寻找停车位时是否还有足够的光线!

我们已经到了这个结尾

在这里，我讨论了关于物联网应用中人工智能使用的所有重要方面。

人工智能是计算机科学的一个分支，它处理智能代理的设计和开发，智能代理是一种可以感知环境并采取行动以最大限度地提高成功机会的软件。50多年来，它一直被应用于工程、哲学、法律、生物学和经济学。

第一人工智能(人工智能)系统是约翰·麦卡锡在1956年发明的，他为机器学习叫做“跳棋游戏”，它会和自己对弈，直到只用逻辑规则就能以公平的方式击败对手;这是使用通过电话线连接在一起的两台计算机完成的——后来的系统使用专用硬件代替，但仍然受到原始设计的速度限制的限制(它们一次只能处理一种游戏状态)。

最终，人工智能是最有前途的技术之一，并将在使物联网工作更加智能方面发挥重要作用。人工智能的使用可以帮助我们解决与数据收集、分析和决策相关的问题。