大家一定還記得多年前Waston在危險邊緣中戰(zhàn)勝人類的激動場景，雖然能耗和體積巨大的超級計算機和人類大腦比起來似乎有失公允，但這確實計算機的一大步進步，就像多年前深藍在國際象棋中的勝利一樣足以成為人工智能發(fā)展里程碑來銘記。隨著時代的發(fā)展，人工智能已經從高不可攀的科學前沿走入到尋常你我他的手機中、電腦里，融入了生活中的點點滴滴里。當我們還在“西部世界”和"太空堡壘卡拉狄加"這類科幻電影中憧憬未來時，智能裝備和系統(tǒng)已經開始和我們的生活交織在了一起，慢慢的進入了生活的方方面面。電腦和手機利用人臉識別來加密，智能家居設備自動調節(jié)屋內溫度，回答我們提出的問題或者幫助我們選擇最喜歡的歌曲，幾乎所有的汽車公司都開始嘗試使用自動駕駛功能，人工智能實用化的例子數(shù)不勝數(shù)。

在這種環(huán)境中，軟件和硬件需要完美配合統(tǒng)一來協(xié)同工作。相機，觸覺傳感器，計算機和光探測設備需要將信號反饋給計算機，算法需要處理這些信息并作出決定。為了將這些強大的能力更廣泛地應用于我們的日常生活造福人類，MIT機械工程學院研究人員們正致力于開發(fā)新的軟件，通過與硬件協(xié)作創(chuàng)造出真正的日常智能設備。他們研究的不是創(chuàng)造小說中非凡的機器人，而是發(fā)明使人們在日常生活中更加安全、高效和舒適生活的產品。

便攜設備更加智能

來自MIT 機械工程/材料工程系的 Jeehwan Kim教授正致力于利用神經形態(tài)芯片將目前巨大的神經網絡壓縮到有限的體積內，以便移動設備能夠獲得傳統(tǒng)超算中心的能力。研究人員表示，如果將目前神經網絡進行壓縮小型化的課題成功的話，那么像IBM的Watson這樣的超級計算機的能力將被整合到一張紙大小的空間內。

目前，大部分的神經網絡系統(tǒng)都是基于馮諾一曼軟件架構方法的架構。Kim 開始嘗試使用神經形態(tài)的計算方法。神經形態(tài)電腦意味著便攜式的人工智能，你不再需要云服務、超算中心。通過將人工智能網絡和神經元突觸架構在一個小尺度的硅片上，形成所謂的“芯片上的大腦”。神經形態(tài)電腦與傳統(tǒng)的二進制構式不同，信息處理方式更類似于模擬裝置，信號在神經元中移動，在神經元突觸中交換信息，通過成千上萬的矩陣相聯(lián)系，大量的信息可以實現(xiàn)快速處理。

這種方法的關鍵在于較好的控制人工突觸，當施加電壓的時候，非晶結構的神經形態(tài)芯片上的離子流動很難控制。在今年發(fā)布的Nature Materials研究，Kim證實可以通過這種方法控制神經突觸外的電流，并且將變化減小到了1%，實現(xiàn)了對神經突觸的控制反應。如此高的控制精度使得實際使用成為了可能。

通過構建實際的神經網絡，Kim可以實現(xiàn)書寫筆記的識別，準確率達95%。通過一臺相機和一個神經網絡計算機，就可以實現(xiàn)手寫數(shù)據(jù)集的算法識別。這項技術的潛力遠遠不止是手寫方法的識別，將超級計算機縮小到可移動裝備的大小，這項技術帶來的變革是前途無量的，可以使得手機，電腦機器人等裝備更加智能化。

給你一個更聰明更懂你的家

在Kim希望便攜式設備變得更智能時，Sanjay Sarma 教授和Josh Siegel 研究員致力于將小型智能化設備整合我們的居家環(huán)境之中。這項研究源于Sarma 教授某天夜里的惱人經歷——在沒有任何故障的情況下，空氣開關不停的跳閘，很大程度上影響正常的生活。空氣開關的設計本來是為了防止觸電和火災事故的影響，但是生活中卻時不時出現(xiàn)莫名其妙跳閘的現(xiàn)象。Sarma作為MIT開源學習小組的副主席，將這個小痛點化為了機遇。他將空氣開關智能化，并且與物聯(lián)網相連，從而更加準確的判斷該電路是出處于火災的危險狀況中還是保持安全。

Siegel補充解釋到：可以將它想象成一個病毒掃描器，每隔一段時間，病毒掃描器就會更新其內置的病毒定義系統(tǒng)。 Sarma 和 Siegel 將空氣開關智能化，它能準確的檢測到某個電氣是否加入到了電網中。比如，當真空吸塵器將被接入到電路中，家中的空氣開關如果毫無理由的突然跳閘，智能網路就會分析出具體的原因，并將真空吸塵器將其加入安全名單中。與前文的神經形態(tài)芯片不同的是，這里使用的神經網絡是基于軟件的。

通過收集上千次模擬測試數(shù)據(jù)，人們建立起了一個可以判斷電路狀態(tài)的神經網絡。隨后算法對環(huán)境進行評估，對模型進行識別，最終根據(jù)概率來輸出希望的結果。

在跳閘時候的眾多數(shù)據(jù)點，評估網絡環(huán)境，識別模式，在已有概率基礎上做出反應，通過一個價值35$的微型計算器和一個聲卡，該團隊可以最低成本的將此技術應用于神經網絡解決跳閘的問題。與此同時，神經網絡可以同步實現(xiàn)于所有家居物聯(lián)網的家庭環(huán)境中。利用廉價的微型計算器研究人員們可以為斷路器賦予更加智能的操作。

更重要的是，隨著空氣開關遇到的情況越來越多，它可以將學習到的知識分享給物聯(lián)網中的其他設備，實現(xiàn)知識和經驗的共享。物聯(lián)網也可也被稱為物體智能化，在云的幫助下，智能化的局部設備可以使我們的環(huán)境更加舒適，用戶體驗更加流暢。

空氣開關只是使家居智能化眾多案例中的一個。通過這些科技，可以控制我們家中的溫度，監(jiān)控家居環(huán)境的安全，診斷家中常用物品的壽命等。正在開發(fā)的居家環(huán)境軟件，具有自我監(jiān)控和學習能力。研究人員們沒有去制定規(guī)則，而是教會了這些設備如何學習。

制造和設計過程智能化

人工智能不僅能幫助改進產品和設備與用戶的交互過程，也能提高通優(yōu)化產品的設計和制造過程，來提高生產效率。MIT的另一位研究人員 A. John Hart.認為：自動化領域中飛速發(fā)展的3-D打印，人工智能，機器學習等技術迫使我們重新思考和定位工廠設計和供應鏈管理的模式。Hart對3D打印進行了深入的研究，發(fā)現(xiàn)人工智能是提高制造過程中產品性能的重要方法。在3D打印過程中結合高性能傳感器，這使得快速的數(shù)據(jù)分析稱為可能，同時有助于大規(guī)模生產的推進。

使得3D打印機學會如何生產出更優(yōu)質的部件會極大的提高制造業(yè)的生產能力和產品質量，尤其是在制造諸如手術器械及航空發(fā)動機零部件這些有嚴苛指標的部件時更是如此。零部件的設計過程也可以通過使用智能軟件而大大簡化。這樣的流程將會被稱為混合智能設計，目標是能夠使智能工具和設計者高效協(xié)同工作。

研究者們在最近的一項研究中，在不同自動化等級下測試了一個設計工具，參與者運用軟件選出不同種類的節(jié)點，該工具隨后會自動生成解決方案，優(yōu)化這些點之間的銜接。研究人員們嘗試開發(fā)智能算法來適應現(xiàn)在設計者們的思路。

更聰明的機器人

如果一定要在MIT中選擇出一個最與科幻故事中相像的機器人角色，那么一定是Sangbae Kim教授制作出的cheetah。這個四條腿的生物通過LIDAR技術來感知周圍的環(huán)境，并且對相關信息作出反應。并且它還是一只名不虛傳的可以跨越障礙的“獵豹”機器人。Kim的研究興趣在于導航方面，“我們?yōu)闄C器人的動態(tài)運動過程設計了一套獨特的導航系統(tǒng)，我相信這會改變機器人與世界的互動方式，并且可以應用于你能想到的各個領域——醫(yī)療，健康管理，工廠等等”。

Kim發(fā)現(xiàn)將他的研究與物理神經網絡相結合將會迸發(fā)出新的火花?！叭绻阆Ｍ鹀heetah識別人類，聲音，姿勢，他需要大量的學習和處理過程，Jeewahn的神經網絡硬件系統(tǒng)在未來的某有一天可以使這個假設成真。”

將強大能力的便攜式硬件神經網絡與擁有熟練導航能力的機器人相結合，將會為人機智能寫作打開一扇新世界的大門。然而這只是機械工程領域與AI結合的一個縮影，未來的結合將促進兩個學科和智能技術邁向新的高度。

也許將人工智能，機器學習與機器人結合起來暫時還不能實現(xiàn)，但是現(xiàn)在在手寫識別，人臉識別，物聯(lián)網，家居，安防和更高效的設計制造過程等方面，人工智能已經占有了不可或缺的地位?？苹眯≌f中機器人主宰世界的設想與現(xiàn)實仍有差距，但充分利用智能化、自動化，為人們帶來美好的生活，這在今天已經是觸手可及的。人工智能技術不斷與其他領域的碰撞將在未來生發(fā)出更多的美好。