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即使是10億美元的機器也無法取代醫(yī)生。但是一臺25美元的機器可以告訴人們什么時候需要看醫(yī)生。

1996年，芝加哥庫克縣醫(yī)院的急診室使用一種算法來確定胸痛患者何時有心臟病發(fā)作的風險，以便他們能夠及時接受治療。通過使用基于流程圖的系統(tǒng)化基礎測試方法，該算法不僅快速有效，而且相當準確：將70%以上的患者分類為低風險類別，其判斷心臟病發(fā)作病例的準確率高達95%，而人類醫(yī)生的準確率僅為75-89%。當時這種做法并沒有涉及什么深度學習技術(shù)。

(相關(guān)資料圖)

今年，考慮到全球正在使用的物聯(lián)網(wǎng)設備約有64億臺，換句話說，世界上幾乎每個人都有一臺設備。即使只有1%的人會借助物聯(lián)網(wǎng)設備收集的關(guān)于脈搏、飲食或睡眠的數(shù)據(jù)信息來分析人們的健康狀況，也相當于將全球醫(yī)生的覆蓋范圍擴大到5倍。

然而，這類設備的真正魔力來自機器學習技術(shù)。除了將這種特殊的算法應用到更多的地方，即使有幾十年經(jīng)驗的醫(yī)生也看不到模式，這種規(guī)模的數(shù)據(jù)收集已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了新的模式。比如Fitbit手環(huán)注意到你的脈搏波動，和心臟病高度相似，可以及時提示你去醫(yī)院治療。機器學習就是解決家用設備解決不了的問題。

然而，當IBM的沃森和谷歌的DeepMind開始在某些領域(如電視智力競賽節(jié)目《危險與圍棋》)智勝人類時，機器學習就成了一個潛在的問題。現(xiàn)在的問題是：如果Fitbit能救你一命，而Nike Fuel Band不能，你會選擇哪一個？

“智能”的真正價值

在各種“智能”設備中，配備機器學習技術(shù)的設備成為市場領導者也就不足為奇了。以Nest為例。作為一款典型的智能設備，人們不會因為它可以借助手機應用控制室內(nèi)溫度就選擇花錢購買。人們之所以啟動，是因為它的節(jié)能功能，可以智能地解決以前無法解決的問題。比如根據(jù)人的存在和需求自動調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度。

然而，大多數(shù)制造商只追求產(chǎn)品的便利性。飛利浦HUE系列燈具設計精美，但其“智能”標簽只是因為支持手機控制。方便不是需要解決的問題。你不能因為自己能開燈就假設人類有智力。所以，同樣的道理，我們?yōu)槭裁匆谶@樣的設備上貼上智能標簽呢？

消費物聯(lián)網(wǎng)設備缺乏真正的智能功能也是阻礙其普及的因素之一。支持遠程訪問的門鎖或人們回家后自動啟動的立體聲音響只是奢侈品，他們的消費者幾乎都是上流社會。

機器學習可以把人的視覺變成必需品：恒溫器可以保暖，節(jié)能省錢；或者是睡覺健身的可穿戴設備，給人個性化的提示；環(huán)境監(jiān)測員可以診斷和對抗污染源，防止家庭成員受到傷害。

機器學習將成為PK的競爭點。

那些有機器學習功能的產(chǎn)品比沒有機器學習功能的產(chǎn)品更有吸引力。然而，機器學習的本質(zhì)意味著，在競爭產(chǎn)品中，那些在機器學習領域研究更深入的設備將長期保持其競爭優(yōu)勢。

借助云技術(shù)，機器學習技術(shù)在設備中的運行既沒有造成設計問題(設備只需要支持聯(lián)網(wǎng))，也沒有造成硬件問題(復雜的處理任務可以遠程控制)。它要面對的是人才問題，因為有才華的工程師是非常難得的，但只要有足夠的資金，是可以解決的。另外，比人才更重要的是數(shù)據(jù)問題。

為了使計算機能夠可靠地研究不同的模式，需要大量的數(shù)據(jù)集。它需要考慮很多因素，從用戶偏好到用例，再到環(huán)境等等。然而，這些因素中有許多甚至大多數(shù)都與時間有關(guān)：使用頻率、行為頻率、條件頻率、用戶行為隨時間的變化、環(huán)境的季節(jié)性變化等。

部署1億臺連接穩(wěn)定的設備不會加速公司的進步。領先競爭對手6個月的優(yōu)勢不會因為對方獲得更多用戶或融資而消失。

不只是巨頭們的游戲

然而，目前只有IBM和Google這樣的大公司才能夠時不時地推出機器學習產(chǎn)品。機器學習對于初創(chuàng)公司來說似乎成本過于昂貴。但事實并非如此。

訣竅就在于借助他人的電腦來完成繁重的工作。鑒于云技術(shù)的存在，這是十分可行的。通過合理且可管理的投資，初創(chuàng)公司可以按小時付費，以獲取訪問當下最先進設備的權(quán)限。然后借助一些程序代碼，你甚至可以將工作化為眾多批次，進而達到保持高效運行的目的。

更重要的是，為了實現(xiàn)機器學習，設備本身僅需很少的硬件，因此在發(fā)布第一批產(chǎn)品時，設計和工藝仍然是重中之重。

即便是Nest，起初也不是很智能。這款手機控制的恒溫器，只是能夠通過簡單的算法來粗略地預算房間變暖所需的時長。它并不能深入地了解你。但是，為了借助其出色功能，去優(yōu)化用戶家居體驗，公司不得不需要發(fā)送數(shù)據(jù)包，而不是程序包。如果用戶經(jīng)濟允許，還可以選擇添置機器學習技術(shù)。

專業(yè)技能普遍化

機器學習技術(shù)對于一些夜郎自大的創(chuàng)業(yè)公司來說，可謂是一塊砧板，細思極恐。但相比害怕，我們有更多的理由去保持樂觀心態(tài)。機器學習技術(shù)創(chuàng)造的價值超乎我們的想象。可以這樣說，它使得每個健身手環(huán)幻化為醫(yī)生，每個智能鎖幻化為偵探，每個環(huán)境監(jiān)測器幻化為健康檢查員，每個豪華設備幻化為管家。

有了機器學習，智能設備不再主打便利，而是開始變得更加強大。智能設備中最早采用此技術(shù)的Nest和Echo已經(jīng)冉冉升起，并為我們的生活增添了不容忽視的價值。未來，隨著數(shù)以百計的科技公司紛紛效仿，我們的世界將會發(fā)生巨變。