Окружающий интеллект (AmI) — это элемент всепроникающей вычислительной среды, который позволяет ему взаимодействовать с людьми в этой среде и соответствующим образом реагировать на них.
Эта возможность обеспечивается ненавязчивыми встроенными устройствами в среде и естественными пользовательскими интерфейсами ( NUI ), предоставляющими некоторые услуги автономно в ответ на предполагаемые потребности и принимающими пользовательский ввод с помощью голоса , жестов и других непрерываемых методов.
Популярными примерами окружающего интеллекта являются Google Assistant и Amazon Alexa — устройства, которые автоматически реагируют на голос человека.
Окружающий интеллект в основе IoT
Элементы связи AmI всегда включены и восприимчивы к человеческому вводу и другим переменным.
В дополнение к домашним и деловым настройкам, интеллектуальный анализ окружающей среды также может использоваться в полностью автоматизированной среде для оценки условий, взаимодействия с другими устройствами, выполнения функций управления и передачи данных извне.
Некоторые элементы среды AmI:
Встроенность : компьютеры обычно не являются автономными устройствами в окружающей среде, но многие искусственные и органические системы обладают встроенными интеллектуальными и вычислительными способностями. Нынешнее развитие Интернета вещей ( IoT ), которое включает в себя оснащение практически любого объекта, который только можно вообразить, вычислительными возможностями и возможностью подключения, ведет нас к встраиваемым вычислениям.
Прозрачность. Прозрачность в контексте прозрачных вычислений по существу означает «невидимость». Люди естественным образом взаимодействуют со встроенными системами — задают вопросы, а не, например, берут планшет и вводят поисковый запрос.
Осведомленность о контексте : этот компонент — это способность системы или системного компонента собирать информацию о своей среде в любой момент времени и соответствующим образом адаптировать поведение. Контекстные или контекстно-зависимые вычисления используют программное и аппаратное обеспечение для автоматического сбора и анализа данных для направления ответов. Потенциальные системы для сбора данных и реагирования включают датчики, аналитику эмоций и программное обеспечение для аффективных вычислений.
Машинное обучение : эта способность позволяет устройствам в среде учиться на собственном опыте, экстраполировать текущие данные и автономно расширять свои знания и возможности.
Окружающий интеллект, Интернет вещей, искусственный интеллект ( ИИ ), робототехника , нанотехнологии и другие развивающиеся тенденции трансформируют мир до такой степени, что нынешний сценарий иногда называют четвертой промышленной революцией .