随着供应商,编码人员和用户朝着智能设备迈进—将来被俗称为物联网的任何地方,他们’重新开始解决一堆棘手的问题。对于初学者,那里’问题在于各种设备如何连接到物联网 会互相交谈.

然而,除此之外,还存在更大的挑战。是的,一旦我们’物联网上有使用通用语言的设备,它们实际上在说什么呢?

谈谈谈,但无话可说

也可以看看: 什么’支撑物联网

正如我在 关于该主题的早期文章,由于制造商已经接受了大量与设备通信的不兼容协议,因此物联网目前受到限制。这些协议实际上是不同的语言。因此,连接到Internet的设备通常可以’即使对方愿意也不要说话。

It’不过,我们有一个很好的假设,那就是,随着公司采用标准协议,这种沟通障碍最终将消失。其他人将努力创建集中式“commons”充当口译员,从而有可能协调许多本来无法实现的设备’t cooperate.

让’s假定已解决问题。现在,这些设备(智能手机,电视,冰箱,汽车,手表和智能服装以及您拥有的东西)将谈论什么? 听起来像是一个琐碎的问题,但是一个简单的示例说明了解决该问题的技巧。

进入我的客厅

让’回到我们之前的思想实验: “smart”客厅,配备三个可连接互联网的设备 巢式恒温器, 一种 启用火花的灯牧田自动窗帘。一世t’可以远程控制每个设备。为了这个例子,让’假设这些小工具中的每一个都可以直接向彼此报告各种传感器读数。

温控器可以报告一些信息:室温,目标温度和一天中的时间。灯可以告诉其他设备是否’开启或关闭以及房间的亮度。相比之下,悬垂性相对较笨。他们’会报告他们是否’重新打开,关闭或介于两者之间。

因此,恒温器正忙于将所有数据报告给灯和窗帘。第一个问题:他们到底在乎什么?我一直在设想与 搭便车者’s银河指南,在 金子般的心 继续为一个偏执狂机器人马文(Marvin)的致命杀手而高兴。

严肃地说,窗帘如何知道室温对他们很重要? (更不用说了。)对于灯也一样。如果是有感觉的,我可以想象灯会因沮丧而过载,着火的窗帘会把整个房子烧毁。

当然,如果它们具有感知力,则这些设备可能会直观地理解诸如温度和一天中的时间之类的东西与其温度调节和提供光的基本功能有关。问题是,我们如何理解这一含义?

客厅的知识结构

毫无疑问,斯特凡·威茨和马特·沃兰特是极客。当我对他们说话时,他们’对于刚刚在Bing之前将Klingon语言添加到Bing的工程师来说,d只是一次盛大的庆祝活动 最新 星际迷航 premiere。 Wallaert,行为科学家 ing,最近刮掉了克林贡语Qapla’—”success”—on his head. (That’s him to the right.)

It’不仅是因为他们对Trek的热爱,这对夫妇才算是极客。他们’re also thinking 深入了解Bing和搜索引擎的未来。虽然他们不会’介意看到这样的未来踢Google’屁股上,他们还有很多其他事情。

对于这些人来说,连接到Internet的设备数量的增加代表了一个平台,它将为Bing和任何其他可以利用它的服务创建大量数据,并提供了巨大的机会。 “任何控制界面都可以提供数据,”微软搜索高级总监魏茨告诉我。 “任何设备发出的任何信号。任何输入。”

这听起来像是一种真实的刺耳的声音,太嘈杂了,无法产生很多实际信息。但是Bing的工程师认为,即使设备不断地收集越来越多的数据,他们的搜索引擎也可以起到很大的作用,可以消除大量噪声。

Weitz和Wallaert愿意解决我们假想的智能客厅。他们建议,假设对恒温器进行编程时要注意这些事情,它将注意到每天的某些时候房间会变热。

通常,温控器’对此类事件的响应将是打开空调或关闭炉子。但是Weitz建议,也可以对恒温器进行编程,以搜索房间在一天中特定时间变热的原因。

这将是当前对象设计方式的重大变化。适应温度变化是一回事-’只是控制住所’的加热和冷却系统。这将寻求超出恒温器任务参数的解决方案。

Wallaert建议,最终,恒温器可能将室温升高与阳光恰好同时从窗户流进来的事实联系起来。然后,它可以在Internet数据平台(例如Bing)上搜索可能的解决方案。

然后,它必须筛选这些解决方案,然后它就可以丢弃不切实际的方案,例如,用反融合装置对太阳进行照射就可以了。但是在下午2点关闭窗帘夏天几个小时?现在在那里’s an idea.

最后,恒温器将信号发送给整个房间里的闷热的窗帘,并尽责地做出响应。注意到亮度降低的灯可能会打开,但只有在’一个人在房间里。

从一种角度看,所有这些看起来都非常简单,因为人们可以很快找到类似的解决方案。但是停一会儿,想一想刚刚发生的事情。利用来自人类和互联网上其他设备的信息和数据,一个完全盲目的恒温器了解了热源的存在,该热源可能会被另一台设备阻塞。’与之合作。

一个该死的智能恒温器

还是呢?即使有互联网资源,该恒温器也必须极其复杂。能够独立寻找替代方案并能从互联网上获取与知识相关的知识的能力。

温控器更有可能’的程序设计会考虑一组受约束的选项,以进行这样的判断调用。它可能会接收诸如本地天气数据,环境光读数,功耗(也许有人在使用哑电加热器),甚至可能是CO2浓度(以测量占用率)等信息,并用它来做出有关加热和冷却的决策。如果天气晴朗,请关闭窗帘。如果房间里有很多人,请踢开空调,并打开窗帘。

任何通过编程收集信息以做出现场决策的设备都将受益于Internet数据的可用性,其中一些设备将帮助它进行相关的关联。 韦茨说,数据科学家将这种存储库称为知识结构或网状网络。 “这将是一个全新的信息架构。”

它将是一种数据翻译服务,其行为类似于“通天鱼 for things,” Wallaert added. Devices that need information to effect change would tap into the 知识结构 based on their programming 和 adjust their controls accordingly.

对于必应’的工程师,创建知识结构比看到谁拥有最佳搜索结果是一个更大的目标。 Wallaert认为,与Google不同,Bing is “建立了解什么的层’继续。”这样做最终将使Bing能够将数据应用于操作,而不仅仅是搜索结果。

使物联网正常工作只是一件事情。

命令与控制

询问CEO迈克·哈里斯 佐诺夫关于物联网的这种特殊前景,他将仔细提出一些反对意见。

一方面,哈里斯很难想象许多竞争的智能设备制造商将合作利用单个知识 布。企业竞争就是它们的本领,强硬的手肘很可能会失效。

“有很多真实的公司在说‘I want to own this’ about their data,”哈里斯说。随之而来的摩擦很可能会阻碍必应团队描述的技术进步。

但是哈里斯(Harris)认为,物联网无论如何都可以滚动。那’当您发现Zonoff是互联家庭空间中的重要参与者时,这是不足为奇的,它是面向各种供应商的家庭自动化控制系统的白盒制造商。

哈里斯发现带有机器学习的知识结构的概念很有趣,但是现在他’领导他的公司朝着他认为更实用的方向发展:构建可以处理用于家庭自动化设备的集中式命令和控制系统的软件平台。

哈里斯用来形容Zonoff的比喻’的家庭控制系统不是’与Bing团队使用的系统太不同了。这些系统充当家庭的大脑,通过标准的Wi-Fi或Z-Wave(旨在用于家庭自动化的低带宽频率)网络连接到设备,整理出协议并协调命令和响应。

鉴于存在大量的设备以及可以想象的多种方式协同工作,后一项任务可能令人生畏。但是这里有一点技巧:非技术房主可以轻松地对Zonoff系统进行编程,以将其智能设备相互介绍,然后监视其实际使用情况,以便为家庭用户提供更多有关调整设置的教育反馈。

数据分析和众包数据的这种结合产生了例如“goodnight”用于锁定门,设置警报和放置房屋的命令集’s系统处于节能模式。

这样的系统甚至可以问房主的生活方式问题-他们有孩子吗?宠物吗?并将相关规则应用于家庭自动化系统,从而引发更好的反馈。

天网来了吗?

而“knowledge fabric”物联网的方法是’不能控制Zonoff等控制中心’s已经在市场上,并且在不久的将来似乎可能会主导诸如家庭自动化的市场。

但是,机器学习知识结构的愿景令人信服。这么久,就是机器’不能学到太多,并就如何处理这些在地球上奔跑的人类形成自己的半聪明的想法。

我们不应该’不能立即消除此类担忧,但必须解决许多技术难题。 正如经济学家安德鲁·迈克菲(Andrew McAfee)讽刺地指出的那样 在最近的Ted演讲中:

那里’对于我们的机器变得自我意识并决定崛起并协调对我们的攻击时发生的情况,不乏反乌托邦式的愿景…. I’我将开始担心我的计算机了解打印机的那天。

潜在客户图片修改自 快门 由Madeleine Weiss为ReadWrite提供。电视节目截屏的Jetson的合理使用图片“The Jetsons”