Google Lens 真正的意義被忽略了

Google 本周用一個稱為 Google Lens 的新功能閃瞎了開發(fā)人員的眼。

Google Lens 首先出現(xiàn)在 Google Assistant 和 Google Photos 中，使用人工智能（A.I.）來專門識別智能手機攝像鏡頭中的內(nèi)容。

在Google的演示中，Google Lens 不僅識別出花朵，而且還有花朵的種類。當 Google Lens 指向路由器條形碼時，還自動登錄到了該無線網(wǎng)絡(luò)。最后的顯示中，Google Lens 還能識別企業(yè)，為每家企業(yè)彈出 Google Maps 卡。

很快，前百度首席科學家吳恩達就在推特上表示：“美國媒體認為 Google Lens 很贊，但百度幾年前就推出了這個功能�！�

“用手機識別鮮花或者其他東西，2014 年中國就做得很好了�，F(xiàn)在看到這東西出現(xiàn)在美國 Google I/O 大會上，很不錯。”

無論是媒體眼中的閃亮登場，還是大�？谥械脑缫延兄�，在 Computerworld 的專欄作家 Mike Elgan 看來，Google Lens 真正的意義都被忽略了。他是這樣認為的：

常見的反應(yīng)是：“哦，看，我們的智能手機又多了個玩意兒！”實際上，Google 向我們展示的是通用感應(yīng)器的未來。多虧機器學習，現(xiàn)在可以使用僅一個真實的傳感器（攝像機）在軟件中創(chuàng)建一百萬個不同的傳感器。

在 Google 的演示中，很明顯，相機成為了“超級傳感器”。Google Lens 扮演了花識別傳感器、條形碼閱讀器和零售商識別器的角色，作為一個通用的超級傳感器，它擁有很多基于軟件的、AI 驅(qū)動的“虛擬傳感器”，內(nèi)置在本地或云端的軟件里。

“萬億傳感器世界”——當時我們不懂什么是真正的 AI 和機器學習

說到物聯(lián)網(wǎng)（IoT），四年前，“萬億傳感器世界”（trillion sensor world）一詞在IT 界流行起來。未來主義者模糊地想象了一萬億個小型設(shè)備，擁有萬億個天線和一萬億個電池（每年必須更換一萬億次）。

在想象的未來中，我們將被穿戴式傳感器覆蓋。所有的商品和機器上都裝有RFID 芯片，來向登入的讀取器提示位置信息。專用傳感器將滲透我們的家庭，辦公室和工作場所。

我們當時如此天真，還不懂什么是真正的 AI 和機器學習。

在過去四年中，另一場革命已經(jīng)打破了預(yù)期的“萬億傳感器世界”之變，即 A.I.云的演變，它改變了一切。除了安裝在汽車，人，墻壁，機器和道路上的不同的單一用途的傳感器之外，我們還將配備通用超級傳感器，其數(shù)據(jù)將用于基于軟件的虛擬傳感器。

CMU 最新研究：“合成傳感器”（syntheticsensors）

CMU 的研究人員上周發(fā)布了他們的“超級傳感器”技術(shù)，他們也稱之為“合成傳感器”。

盡管名為“合成”，仍然有真正的傳感器在那兒。研究人員開發(fā)了一個包含常用于企業(yè)和商業(yè)環(huán)境中的小范圍傳感器的主板。這塊主板的功能就像一個植入墻壁或USB電源并通過Wi-Fi連接的黑盒式傳感器。

換句話說，它是一個用作通用超級傳感器的小型設(shè)備，您可以將其插入和部署到任何傳感應(yīng)用中。這些傳感器可以檢測聲音、振動、光線、電磁活動和溫度。這些主板不用于常規(guī)攝像頭，這主要是為了不引起對于用戶或員工隱私的擔憂。當然，一個用于常規(guī)攝像頭的更強大版本也不難想象。

CMU 研究人員本月公布了他們最新的超級傳感器技術(shù)，能夠探測出廠房同一樓層上發(fā)生的所有事件。

當事件發(fā)生在傳感器主板附近時，數(shù)據(jù)以特定的唯一識別模式生成，這些模式由機器學習算法處理，以便在軟件中創(chuàng)建“合成傳感器”。

以下是這種傳感器在倉庫場景中工作原理的簡化版本。您可以插入一個或幾個超級傳感器。好了，現(xiàn)在有人在用叉車，它產(chǎn)生的振動、聲音、熱量和運動被超級傳感器檢測到了，生成了數(shù)據(jù)模式，饋送到系統(tǒng)中。于是識別識別出了“工作中的叉車”（進一步的細化，則可能不僅判斷出叉車在工作，還能判斷出在哪里工作，它的移動速度有多快，它攜帶的重量以及其他數(shù)據(jù)）

然后，您可以編程下一級的應(yīng)用程序，比如當叉車移動時打開警告燈，計算叉車設(shè)備的磨損或檢測叉車未經(jīng)授權(quán)的操作。

開發(fā)人員可以使用這些“合成傳感器”的輸出結(jié)果來創(chuàng)建任何必要的應(yīng)用程序，并將其應(yīng)用于整個系統(tǒng)，來監(jiān)控任何事情。

最重要的是，您可以創(chuàng)建另一個“合成傳感器”——10個也好，100個也好——可以檢測所有的運動、活動、庫存、風險等等——無須任何額外的傳感器。

CMU 研究人員的視頻顯示了其在工廠、辦公室、家庭和浴室中的應(yīng)用。例如，在浴室里，它可以跟蹤使用了多少張紙巾，這一切都是基于紙巾盒產(chǎn)生的聲音。它也可以監(jiān)測那里使用的水的總量。

再次聲明，我們這里所說的革命，指的不是監(jiān)控一切的能力。革命指的是這個超級傳感器，所有未來的感知（以及基于該感知的動作）都是軟件解決方案，它不需要安裝新設(shè)備，無須更換電池或任何其他“萬億傳感器世界”中所設(shè)想的種種不便。

想象一下，將成本很低的硬件植入墻壁，然后，對設(shè)備、安全、庫存、人員等所有監(jiān)控，都是通過軟件完成的。無須升級傳感器或IoT設(shè)備。

想想吧，CMU 研究的主要資助者是...Google！

AI 云服務(wù)和超級傳感器帶來最深刻的變化

這兩個項目——Google Lens 和Google 資助的CMU“合成傳感器”項——是A.I.應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)更少物理傳感器和更好感知的典型代表。

A.I.一直在讓機器復(fù)制或模擬人類的能力。但事實是，A.I.在某些領(lǐng)域已經(jīng)比人類表現(xiàn)得更好。

想象一下，在一個傳統(tǒng)的寫字樓大廳里，前臺有一名保安人員在閱讀雜志。他聽到旋轉(zhuǎn)門的聲音，抬頭看到一個男人靠近桌子。他不認識那個男人。所以他要求訪問者登記，然后讓他進入電梯。

現(xiàn)在我們來看看 A.I. 會怎么做。旋轉(zhuǎn)門的聲音顯示又一個人進入了大樓（系統(tǒng)隨時留意著樓內(nèi)已經(jīng)有多少人了）。追隨著男人的腳步，相機掃描他的臉和步態(tài)，積極地識別，不再需要傳統(tǒng)的“登記”。麥克風還能處理他在走路時所發(fā)出的全部微妙聲音。結(jié)合熱、化學和其他傳感器，得出結(jié)論，他手無寸鐵，這免去了通過金屬探測器檢測的需要。當他到達門口時，A.I.發(fā)出一個命令來讓門解鎖，讓他進入大樓。他的訪問記錄不是寫在紙上，而是可搜索的電子形式。

最棒的是，可以寫出無數(shù)的新應(yīng)用程序來檢測不同的東西，而不用去改變物理傳感器。大廳中相同的傳感器可以替代照明控制、煙霧探測器和恒溫控制。當窗戶需要清潔或垃圾需要排空時，它們也可以做出維護提醒。

從大廳到會議室，從辦公室到工廠、倉庫和運輸系統(tǒng)，應(yīng)用這種通用傳感器和A.I 系統(tǒng)的畫面如在目前。隨著 A.I.云的快速學習，能力不斷提高，公司將可以根據(jù)需要，構(gòu)建定制的虛擬傳感器。

在適當?shù)牡胤剑�可以部署攝像頭式傳感器，比如在大廳里。其他一些地方，比如浴室，則可以部署非攝像頭式的傳感器。

最重要的是，超級傳感器的革命將會無處不在。物理傳感器非常便宜，而 A.I.可以通過云服務(wù)提供，不僅來自 Google，更可以來自廣泛的提供商。

基于云的 A.I.服務(wù)已經(jīng)出現(xiàn)幾年了。但是本月，我們看到了這次革命將會帶來的最深刻的變化之一。通過一些便宜的攝像頭、麥克風和其他傳感器，我們可以在低成本的情況下快速創(chuàng)建出軟件中的任何傳感器。

“萬億傳感器”物聯(lián)網(wǎng)的舊模式已經(jīng)被 A.I. 殺死，超級傳感器崛起了。

轉(zhuǎn)載請注明來源：賽斯維傳感器網(wǎng)（ywhs9.com）