很對(duì)人都會(huì)說(shuō)到“物聯(lián)網(wǎng)”、“大數(shù)據(jù)”和“機(jī)器人”等趨勢(shì)。我想要說(shuō)，其實(shí)這些趨勢(shì)是相互聯(lián)系在一起的，聯(lián)系成一個(gè)大趨勢(shì)，就像“萬(wàn)有理論”，在這個(gè)鏈條里，每一環(huán)都會(huì)對(duì)下一環(huán)產(chǎn)生影響，如此產(chǎn)生積極的循環(huán)。

　　各種連接的設(shè)備里的傳感器會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)使得機(jī)器學(xué)習(xí)成為可能，機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果就是AI，而AI又指導(dǎo)機(jī)器人去更精確地執(zhí)行任務(wù)，機(jī)器人的行動(dòng)又會(huì)觸發(fā)傳感器。這整個(gè)就是一個(gè)完整的循環(huán)。

　　1. 傳感器產(chǎn)生數(shù)據(jù)

　　到 2014 年，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備超過(guò)了世界人口的總和。 Cisco 預(yù)測(cè)，到 2020 年，將有 500 億個(gè)相互連接的設(shè)備。而這些設(shè)備中大多都會(huì)安傳感器，可能用 Electric Imp 內(nèi)嵌傳感器，或者用EsTImote外接一個(gè)傳感器。

　　設(shè)備中的傳感器會(huì)產(chǎn)生前所未有的海量數(shù)據(jù)。

　　2. 數(shù)據(jù)支撐機(jī)器學(xué)習(xí)

　　在 2020 年，預(yù)計(jì)有 35ZB 的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，也就是 2009 年數(shù)據(jù)量的 44 倍。到時(shí)候，不管是結(jié)構(gòu)化的、或更可能是沒(méi)有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都可以通過(guò)機(jī)器來(lái)處理，從而獲得大量洞見(jiàn)。

　　3. 機(jī)器學(xué)習(xí)改善 AI

　　機(jī)器學(xué)習(xí)依靠數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別，從而讓計(jì)算機(jī)不需要編程就能去學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計(jì)算能力都在驅(qū)使機(jī)器學(xué)習(xí)的突破。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的十足威力，看看 Google 就知道了。Google就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)，把法國(guó)每一個(gè)企業(yè)的位置、每一個(gè)住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個(gè)過(guò)程只需 1 個(gè)小時(shí)。

　　4. 人工智能指導(dǎo)機(jī)器人行動(dòng)

　　隨著計(jì)算機(jī)已經(jīng)在象棋和路標(biāo)方面做得比人類好了，我們就有理由對(duì)未來(lái)有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，這能優(yōu)化更多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機(jī)器人結(jié)合的計(jì)算機(jī)執(zhí)行任務(wù)的能力會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

　　5. 機(jī)器人采取行動(dòng)

　　不僅數(shù)以百計(jì)的公司在制作可以完成各種工作的機(jī)器人，機(jī)器人本身也會(huì)變得越來(lái)越智能， 而且借助 AI 的進(jìn)步，還能完成很多我們夢(mèng)寐以求的任務(wù)。

　　6. 行動(dòng)觸發(fā)傳感器

　　機(jī)器采取行動(dòng)觸發(fā)傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù)，從而整個(gè)循環(huán)就完整了。

　　這就是所謂的“萬(wàn)有理論”。