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这是班达尔·安塔比（Bandar Antabi）告诉我的。安塔比无疑是世界上最佳的酒吧竞猜选手。你若问他，他会告诉你，如果你希望夜晚早点降临的话，那么你最佳的居住地是澳大利亚的布里斯班，在那儿，人们大约晚上10点57分就要进入梦乡，而“夜猫子”的首选居住之地应该是俄罗斯的莫斯科，那里通常凌晨12点46分才是人们入睡的时间。他说，在情人节女人会比平时少吃约3%的大蒜，但是当天男人会多吃37%。瑞典的斯德哥尔摩人是最活跃的步行者（按每天平均量计算），而巴西圣保罗人是世界上最不活跃的步行者，等等，就像你把达斯汀·霍夫曼（Dustin Hoffman）在《雨人》中的角色放在维基百科上数小时一样，很快你就得到了所有答案。
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班达尔是个非常聪明的人，但他也是个非常不擅长处理琐事的人。他能采集这些信息是因为作为特殊项目主管，他所任职的公司Jawbone已经花费多年时间不知疲倦地在收集这些信息。
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1999年，Jawbone以为美军开发降噪技术而起家，随后才涉足蓝牙头戴设备、扬声器以及后来的可穿戴生活记录仪等领域。就是可穿戴生活记录仪这种装满传感器的智能设备使Jawbone今天闻名于世，如UP3，它是一种如同手表的细腕带，专注地记录着从你的睡眠模式、呼吸节奏、心率到“皮肤电反应”等所有事情的设备。Jawbone的大量用户所生成的原始数据使班达尔知道了如此多的“真相”。现在，这些数据包括了3万亿步、2.5亿次睡眠以及将近200万顿饭。随着时间的流逝，数据将继续增加，还可能纳入几十种其他的计量内容，如用户每天摄入的咖啡因总量等。简而言之，Jawbone希望成为你计量生物学上的记录者。
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“我们的任务是建立这种个性化的数据集，它整合了你的个人身份、档案、生物学信息、年龄、身高、性别、饮食偏好、情绪等信息。”班达尔告诉我这些的时候，我在Jawbone英国公司的总部诺丁山办公大厦13层，坐在他的对面，喝着一杯星巴克咖啡。他继续说道：“我们也想了解你的相关活动。你什么时候坐着，什么时候活动且消耗卡路里，你的睡眠质量如何。通过挖掘这些信息，随着时间的推移，我们可以为你提供大量的信息。我们正在建立一个关于你的健康的场景化数据集。”
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Jawbone与许多技术硬件公司建立了有经纪人参与的合作，但是如果只是分享数据的话，这些业务是不值得我花费笔墨的。你的恒温器真的需要知道在昨夜的晚餐中你吃了什么吗？如果你的电视知道你一周要慢跑4次，这会对你有什么好处呢？班达尔说，实际上这意义深远。“有数据虽然是好事，”他对我说，“但是理解数据才是我们关注的。”
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“理解数据”意味着可以通过恰当的人工智能算法，以具有上下文意义的方式分析你的数据。“我们可以使用这种技术，以一种有利的方式将数据用于适合的设备。”他继续说道，“比如，你可以将Jawbone的智能设备与你的智能恒温器配对，那么当你睡觉的时候，卧室里的温度可以自动调节至最有利于你睡眠的状态。当你醒来时，温度可以再次改变。”
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这些数据处理即通常所说的事件驱动程序或者IFTTT规则（通过不同平台的条件来决定是否执行下一条命令）。这些简单的规则，依据简单的方法，将服务环节串联了起来。IFTTT规则先驱林登·蒂贝茨（Linden Tibbets）曾将这些规则称为“数字传送带”，因为它们可以使智能技术的创造者或用户将完全割裂的概念联系起来。这种在智能设备领域可能或者当前正在发生作用的交互例子不胜枚举，比如，如果你的汽车知道你昨夜没有睡好，它可以从你的智能恒温器提取数据，这些数据如果显示出你遇到寒冷会更精神，它就可以打开空调，确保你能保持足够的清醒。通过你的可穿戴健身记录仪，它可以了解到当你听某一类型音乐时你的表现最佳，因此，它可以自动播放金属乐队的音乐使你一天都活跃起来。它甚至可以知道昨夜你和朋友外出聚会，现在仍然还处于醉酒状态。为了实现这点，它使用嵌入在变速杆上的传感器，分析你手掌汗液里的酒精含量。如果遇到这种状况，它会让汽车熄火，并建议你呼叫一辆优步（Uber）出租车。
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还有一个例子，你的智能电视可以收到你的睡眠记录，并可以基于你一天的时间安排为你提供定制化收看电视节目的时间建议。如果晚上9点放弃看让你脑子兴奋好几个小时的《权力游戏》（Game of Thrones）这样的节目后，为什么不选择看《摩登家庭》（Modern Family）呢？或许你在观看一个你喜欢的烹饪节目，智能电视就将节目中的食谱发送至智能冰箱，冰箱监控着所有食物，所以它知道里面是否存放有烹饪这道菜所必需的各种原料。如果没有的话，它可以将所需原料加入家庭采购杂货的快递清单之中。随着越来越多的设备与网络连接，能够提取彼此的数据并由事件驱动程序将它们相互关联，技术迷期待已久的梦想即将实现了。
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当然，我想谈的是羽翼已经丰满的智能家庭。
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人工智能：改变世界，重建未来 未来家庭
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我小的时候，似乎所有的电视节目或早或晚都有一集在讲述着“未来家庭”的梦想。我最喜欢的一集来自BBC（英国广播公司）的情景喜剧《没出息的儿子》（Some Mothers Do ’Ave Em），此剧围绕着窝囊、意外不断的弗兰克·斯宾塞（Frank Spencer）的故事展开。在“乔治的家”（George’s House）这一集里，弗兰克和他饱受折磨的妻子贝蒂（Betty）拜访了贝蒂的哥哥乔治。乔治是一位高科技设计师，居住在一个满是最新智能家电的房子里。弗兰克的到来让一切都不可避免地乱套了。弗兰克在使用装有传感器的马桶时，意外地损坏了冲水装置。当他尝试修复马桶时，马桶刷、浮球和拖鞋却挤进了平底锅里。故事结束的时候，乔治的家成了鬼屋，门和窗自行地打开和关闭。建筑公司的老板在这天误打误撞地去乔治家取房子的技术演示报告，然而，在门上的铰链被最后的笑声“吹掉”之前，他惨叫一声：“让我离开这见鬼的房子吧！”
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实际上，这么多年以来我们的家在变得越来越智能。现代主义建筑师乔治·弗莱德·凯克（George Fred Keck）为1933—1934年的芝加哥世界博览会设计了一个“未来家庭”的展览。这个展览包括嵌入式洗碗机、电子车库门遥控开关、中央空调及装有调光器的电灯。当时人们认为所有这些都是难以置信的未来主义设计。而今天，我们已经步入了下一个发展阶段。即使一个触发运动传感器就会报警的中级安保系统也属于智能技术。电子产品的量产化曾是凯克对未来的憧憬，而今天类似的憧憬则是基于智能设备。
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你可以设想一下2020年的自己。下午6点钟你下班回家，当你驾车准备进入车库，你面前的车库门静悄悄地打开，示意你进入已经完全联网的智能家庭。当你走进家里，灯马上就自动打开了，并自行调节至你喜欢的低亮度，智能恒温器则将温度设置在舒适宜人的23度。如果家里住着很多人，通过如指纹传感器或面部识别等一些生物特征识别技术，你的家知道回来的是你，而不是其他家庭成员。无线扬声器马上启动，选择播放一些使人心率放缓的软摇滚音乐。你的晚餐已经准备就绪，因为根据地理定位系统，你的真空低温浸入式炊具早就知道你已经离开了办公室。所以，现在你有足够的时间脱掉外套再倒上一杯啤酒了。在客厅的角落里，55英寸[1]的智能电视用你熟悉的声音说“欢迎回家”，并建议你看一段昨晚球赛的集锦，因为它知道你还没有看。
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除了拥有能够彼此交流的设备，联网的智能家庭与现在的家庭一个很大的区别将是使用人工智能去建立目标，我们的设备可以根据这些目标努力使我们的生活过得更加轻松，更加舒适，更加富有成效。
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“实现物联网的设想，使用所有这些可以进行一些思考的设备，可以采用以下两种方式中的一种。”被称为人工智能“强化学习”领域（涉及人工智能形成并追逐目标的能力）的专家理查德·萨顿（Richard Sutton）表示，“你可以拥有执行单独目标的独立实体，比如，恒温器的‘目标’可能是提高效率并节省燃料。冰箱的‘目标’是在你需要的时候确保随时为你提供食物。这样做的结果可能是你的智能设备为计算出各自目标的优先级而争斗不休。而另一种方式是将所有设备互联，从而形成一个决策者。”
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举出类似的例子并不难，比如拥有一套使你更加健康或者能节约燃料的住宅。当然，并不是人人都喜欢这样。“这里需要对第一种选择进行解释，”萨顿接着说道，“这意味着你知道你的炉子是开着的，因为房子温度低。而不是因为房子希望你待在室内以便你的智能电视可以为你播放最新的节目。它具有一个清晰的目标，而且你们都知道它在做什么。住宅自己的可信度赋值非常简单明了。”
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但是，只要它们以一种对于用户来说清晰透明的方式存在，并还存在实现更宏大目标的情况，人工智能就能够使你的设备联合起来，从而实现长期的且更加复杂的目标。
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人工智能：改变世界，重建未来 机器学习的普及
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黛安·库克（Diane Cook）是华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院的一名教授。过去数年，她都在调查智能家庭改善老年人生活质量的方式。几年前，库克参观了得克萨斯州博览会，在博览会上她看到了以一系列智能设备为特色的“未来家庭”展。离开时，她却不为所动。“这根本不是智能家庭，只是个联网的家庭，”她说，“这里有一台可以扫描二维码的冰箱，它随后可以为你生成一个杂货清单，并将清单发送到当地的食品店，食品店再送货上门。这个家庭里虽然有很多这样的设备，但拥有‘智能’的仍然还是住在里面的人。这些设备没有逻辑推理能力，只有信息。”
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库克运用机器学习的知识，希望建造一个不仅仅只是收集数据的房子。“我认为智能家庭不仅要感知环境中发生的事情，而且还要通过自动化对环境造成影响。”她说道，“它可以对收集到的信息进行推理，使用这些信息并自动选择一种行为。”库克开始着手一项旨在使用这种智能进行推理的工作，从而获得老年人在认知与身体差异方面的早期指标。智能传感器可用于告诉我们一个人在家活动的全部信息。如红外运动检测仪、磁力门窗警报器以及可以记录水龙头和炉子状态的传感器等设备能够显示一个人是在吃饭、睡觉、做饭、看电视还是在外出散步。通过监测这些活动，有意识地提取他们的“统计学活动特征”。库克的算法还可以预测一个人的活动进行情况。比如，一个有记忆障碍的人执行某一任务所花费的时间可能更长。他们可以展现出许多可识别的迹象，如徘徊过多，在具体事情中试图回想起下一步该做什么，反复开关壁橱，或是使用不正确的工具做饭等。孤立地来看，这些行为不一定有什么意义，但从全局来看时它们勾勒出一幅充满启示的图画。
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开始的时候，库克和她的团队在华盛顿州立大学的校园测试这项智能家庭技术，随后他们搬至西雅图当地的一家名为“地平线之家”的疗养院。这里共有18位老人，平均年龄至少73岁，他们志愿加入这项研究。他们在老人的公寓里安装了传感器，传感器的外观是白色小盒子，每两英寸安装一个。即使没有摄像头，这些传感器也能够分辨出共同生活的是两个人还是一个人和一只宠物，库克称后者为“基于智能家庭的角度不得不处理的噩梦般的场景”。库克随后将传感器数据与（人类）护工所管理的正常检测数据进行了比较。“这是令人吃惊的成功，”她说，“我们在人类的活动与传感器的健康检查活动之间发现了高度的关联性。因此，我们仅仅依靠他们进行的一些活动，就能够通过机器学习工具，成功地预测他们正在接受怎样的诊断治疗。”
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