六年後,大數據到機器人的「萬有理論」將重塑世界

編者記: GSV資本的 Li Jiang 在 medium上發了一篇文章,他提出技術領域的「萬有理論(the theory of everything)」, 硬體和軟體是共生演化的,彼此影響。

很對人都會說到「物聯網、大數據和機器人 」等趨勢。 我想要說,其實這些趨勢是相互聯繫在一起的,聯繫成一個大趨勢,就像「萬有理論」,在這個鏈條裡,每一環都會對下一環產生影響,如此產生積極的循環。

各種連接的設備裡的傳感器會產生大量數據,海量數據使得機器學習成為可能,機器學習的結果就是 AI,而 AI 又指導機器人去更精確地執行任務,機器人的行動又會觸發傳感器。 這整個就是一個完整的循環。

1. 傳感器產生數據

到 2014 年,連接到互聯網的設備超過了世界人口的總和。 Cisco 預測,到 2020 年,將有 500 億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器,可能用 Electric Imp 內嵌傳感器,或者用 Estimote 外接一個傳感器。

設備中的傳感器會產生前所未有的海量數據。

2. 數據支撐機器學習

在 2020 年,預計有 35ZB 的數據產生,也就是 2009 年數據量的 44 倍。 到時候,不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數據都可以通過機器來處理,從而獲得大量洞見。

3. 機器學習改善 AI

機器學習依靠數據處理和模式識別,從而讓電腦不需要程式設計就能去學習。 現在的海量數據和計算能力都在驅使機器學習的突破。

機器學習的十足威力,看看 Google 就知道了。 Google 就是利用機器學習 ,把法國每一個企業的位置、每一個住房、每一條街都繪製在地圖上了。整個過程只需 1 個小時。

4. 人工智慧指導機器人行動

隨著計算機已經在像棋和路標方面做得比人類好了,我們就有理由對未來有更多期待。 隨著更多的傳感器採集到的數據越來越多,這能優化更多的機器學習算法,從而我們可以合乎邏輯地推斷,與機器人結合的計算機執行任務的能力會呈指數級增長。

5. 機器人採取行動

不僅數以百計的公司在製作可以完成各種工作的機器人,機器人本身也會變得越來越智能, 而且借助 AI 的進步,還能完成很多我們夢寐以求的任務。

6. 行動觸發傳感器

機器採取行動觸發傳感器來收集數據,從而整個循環就完整了。

這就是我提出來的技術領域的「萬有理論」。

(轉載自合作媒體《36kr》; 原文出處:medium.com

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