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第三代人工智能技术给家电行业智能化带来的思考和探索

知识分享 / 2021-11-09 13:59

第三代人工智能技术给家电行业智能化带来的思考和探索

第三代人工智能的理念,融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能,同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素,建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法。智能家电的发展之路应该怎么调整呢?
知识和数据的关系。个人认为,第一代人工智能时代,是知识、经验、常识等知识图谱运用到人工智能的初探,并且是在航空、机械等某些行业的应用,但是受制于以下因素:
(1)从知识(包括文本、图像、语音和视频)中获取数据,目前主要靠人工,效率很低;(2)没有机器学习等智能工具,学习和进化、记忆能力不足。第二代人工智能,受第一代人工智能技术瓶颈的影响,在数据挖掘、数字化、机器学习、联邦学习等计算类智能方面取得了长足的进步;但是过多强调了机器学习等工具的重要性,忽略了知识、经验、常识和人的习惯的强关联性,热衷为用户“造场景”,而忽视“真实场景”智能化的刚性需求。加上机器学习受制于数据失真、深度学习能力脆弱等因素限制,以及用户习惯培养的漫长、极大投入等问题,一度造成家电行业对数字化、智能化的困惑。自2017年以来,数字孪生技术的兴起,给我们理解第一、第二、第三代人工智能技术在家电行业的应用,给了很大的启发。根据数字孪生体实验室田锋先生在2019年《数字孪生体技术白皮书》提出的数字孪生体成熟度模型,数化即物理世界的数字化建模,是最重要的一环。
因此,第三代人工智能的核心是知识、数据、算法和算力等4个要素的协同运用,但是最重要的是知识和数字的互动和映射。个人认为,第三代人工智能技术在家电行业智能化的运用模型如图4所示。
从图4中可以看出,构建“一体两循环”的模型。“一体”即智能体,可学习、进化、记忆的智能体,是关键。“两循环”即智能体内循环和智能体与智能家居的外循环。内外两个循环其大致工作机理是,将以知识、经验、常识组成的知识图谱数字化,通过“一体两循环”,实现智能主动服务、自我学习、自我进化。
但是这里必须明确的是,知识图谱是物理世界知识、经验、常识的真实总结,近乎接近于用户的习惯和想法,因此知识图谱数字化后的数据,是数据的核心;而从智能家电收集的数据是辅助。因此,数据的组成是知识图谱数字化的数据和IoT的动态数据。
当然,知识图谱的数字化,是当前面临的最大问题。
三代人工智能时代家电智能化产品技术——知识图谱驱动。知识图谱驱动的家电智能化之路和控制式、连接式家电智能化的本质区别是什么呢?个人认为,是真实场景智能化方案与畅想美好生活智能化方案的优先发展问题。从人工智能技术发展角度、用户需求角度看,应该是迭代、共生、进化的关系。我们以烟灶联动为例,分析相同点和不同点。
(1)传统的智能吸油烟机。目前的智能吸油烟机、智能燃气灶的智能方式:通过各种传感器,或者烟灶联动,启动智能吸油烟机。
实际使用过程中,受制于传感器精度问题、油烟检测的触发浓度设定、图像受雾气或烟气的影响、语音交互受吸油烟机自身噪声的影响等问题,交互的准确性和流畅性不理想,用户体验比较差。
(2)知识图谱驱动的智能吸油烟机。按照图4的模型,我们构建了知识图谱驱动的智能吸油烟机。
本方案从用户的需求出发,通过将菜谱的数字化,通过数字菜谱的驱动智能吸油烟机的开启时间和风量大小、智能燃气灶的火力大小和精确控温,用户只需要将油、调料、菜等按照不同的顺序、时间放入即可,全过程不需要操控吸油烟机、调控燃气灶火力,大大降低了炒菜过程中的难度和工作量。
3 知识图谱驱动智能家电关键技术
知识图谱驱动技术路线的智能家电关键,还是知识图谱的数字化、个性化。
 知识图谱的数字化。在当前知识图谱驱动的智能家电中,智能烹饪机器人卖得比较火。我们以知识图谱——菜谱的知识图谱数字化为例,如酸辣土豆丝的数字化菜谱:启动烹饪 ——放入油——放入辣椒——盖上盖子——烹饪两分钟——打开盖子——放入土豆丝——逐个放入各种调料(有提示)——盖上盖子——烹饪8分钟——结束。整个烹饪过程数字化设置、放入各种食材自动称重、自动搅拌、按时完成烹饪全过程。
当然,中国有八大菜系,每个菜系分为不同的种类,菜谱数字化的工作量比较大。
 用户个性化。用户的个性化是个非常复杂的问题,比如3.1中酸辣土豆丝的例子,假设每个人切的土豆丝大小、粗细相同,但是口感不同,烹饪8分钟的过程,有的需要7分钟、有的需要9分钟;有的需要脆、有的需要软化,时间和温度的搭配,如果简单地设置脆、软等不同的功能键,还是控制思维,不容易满足用户的需求,并且菜谱的数字化工作量也很大。
控制思维是0和1,而数字化、智能思维是0到1,那么,脆度0~1、软度0~1,简单地将菜谱公式化的数字化,已经不可能完成,需要研发对应的温度和时间的智能算法,自动匹配。
当前的产品还属于控制思维的产品,程序无法个性化。实际使用过程中,由于每次切的土豆丝大小不一,并且不知道研发程序的时候的土豆丝标准粗细,经常出现土豆丝不熟,再烹饪第二遍的时候,又熟过了,并且碎了。