許多公司也致力于這個領域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor監控系統，這是一 款由大量家用智能傳感器強化的可穿戴設備。與黛安·庫克在“地平線之家”進行的項目有些類 似，eNeighbor可用于檢測患者是否跌倒或忘記服藥，并通知護理人員。同樣，BeClose智能 傳感器系統可以發現患者長時間不吃飯或錯過吃飯，并向指定的家庭成員發送短信、電郵或 呼出電話。 擁有智能家庭信息那當然很好，但智能設備的下一波浪潮將涉及疾病的追蹤與診斷。以 醫療設備廠商AliveCor為例，它生產的智能手機殼可以兼作可移動EKG（心電圖）心臟監護 器，能夠預測使用者是否要中風。這種手機殼通過人的指尖測量來獲取心電圖，隨后由算法 分析心跳的規律，并告訴使用者是否應該看醫生。人工智能應該且必須 永遠服務于人類，而不能成為一種自主的心靈。天津線上人工智能培訓班
“‘咖啡俱樂部’的一些成員位于大樓的其他區域，他們不得不為打咖啡爬上爬下，如果特 洛伊木馬研究室熬夜的技術人員先打了咖啡，那么其他成員打咖啡的結果常常是無功而 返。”當時在系里工作的計算機科學家昆汀·斯塔福德–弗雷澤（Quentin Stafford-Fraser）抱怨地說：“這樣打咖啡對計算機科學研究進程造成的中斷，顯然使我們非常苦惱，于 是‘XCoffee’（X咖啡）就這樣誕生了。” 之所以提出XCoffee，因為它證明了一個非常重要的觀點，即什么是我們認為的“智能 技術”。XCoffee也常常被看作智能設備現代趨勢的早期例子。某種程度而言，這是真的。內蒙古人工智能培訓班多長時間隨著科學對基因的不斷研究，明斯基認為 我們將能夠改變許多當前影響人們未來生活的條件。
有趣的是，雖然我們一直在對基本的技術進行調整，但如今許多重大進步仍可以追溯到 戴維·魯梅爾哈特和杰夫·辛頓在20世紀80年代發明的反向傳播算法。這些年來改變的是 計算能力，而計算能力反過來意味著更強大的神經網絡和更多隱藏層。谷歌大腦”項目就 將16萬個計算機處理器連接起來，創建了一個擁有10億多連接的人造大腦。可用訓練數據集 的規模也在大幅增長。前些年使用的數據相對較少，與其相比，如今用于教神經網絡思考的 信息數不勝數，舉例來說，Facebook的面部識別系統就是通過分析740萬張圖像來訓練系統 的，這些圖片是Facebook12.3億活躍用戶的臉。
即使沒有了攝像頭，這些傳感器也能夠分辨出共同生活的是兩個人還是一個人和一只寵物，庫克稱后者為“基于智能家庭的角度不得不處理的噩夢般的場景”。庫 克隨后將傳感器數據與（人類）護工所管理的正常檢測數據進行了比較。“這是令人吃驚的 成功，”她說，“我們在人類的活動與傳感器的健康檢查活動之間發現了高度的關聯性。因 此，我們只能夠依靠他們進行的一些活動，就能夠通過機器學習工具，成功地預測他們正在接受怎樣的診斷。”人工智能的短期影響由其 控制人員決定，而長期影響則由人工智能是否完全被人控制所決定。
Jawbone與許多技術硬件公司建立了有經紀人參與的合作，但是如果只是分享數據的話，這些業務是不值得我花費筆墨的。你的恒溫器真的需要知道在昨夜的晚餐中你吃了什么 嗎？如果你的電視知道你一周要慢跑4次，這會對你有什么好處呢？班達爾說，實際上這意 義深遠。“有數據雖然是好事，”他對我說，“但是理解數據才是我們關注的。” “理解數據”意味著可以通過恰當的人工智能算法，以具有上下文意義的方式分析你的數 據。“我們可以使用這種技術，以一種有利的方式將數據用于適合的設備。”他繼續說 道，“比如，你可以將Jawbone的智能設備與你的智能恒溫器配對，那么當你睡覺的時候，臥室里的溫度可以自動調節有利于你睡眠的狀態。當你醒來時，溫度可以再次改變。”有人錯誤地認為弱人 工智能中，人工智能的結果是預編程后的結果，是用算法執行特定步驟獲得可預知的結果。天津線上人工智能培訓班
許多成功的人工智能應用都依靠人類生成的數百萬甚至數十億數據。天津線上人工智能培訓班
1999年，Jawbone以為美軍開發降噪技術而起家，隨后才涉足藍牙頭戴設備、揚聲器以 及后來的可穿戴生活記錄儀等領域。就是可穿戴生活記錄儀這種裝滿傳感器的智能設備使 Jawbone聞名于世，如UP3，它是一種如同手表的細腕帶，專注地記錄著從你的睡眠模 式、呼吸節奏、心率到“皮膚電反應”等所有事情的設備。Jawbone的大量用戶所生成的原始 數據使班達爾知道了如此多的“真相”。現在，這些數據包括了3萬億步、2.5億次睡眠以及將 近200萬頓飯。隨著時間的流逝，數據將繼續增加，還可能納入幾十種其他的計量內容。簡而言之，Jawbone希望成為你計量生物學上的記錄者。天津線上人工智能培訓班
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