智能計算的靈魂

下面我們介紹的這些技術(shù)都在試圖做一件事，就是讓我們的生活更美好。而技術(shù)背后的數(shù)據(jù)、算法和原理才是人類智力的真正體現(xiàn)。也是它們讓可穿戴設(shè)備具有了靈魂。

我們所處的數(shù)字世界不再一味追逐計算設(shè)備擁有更快的速度、更小的體積以及更長的續(xù)航時間，讓“技術(shù)更懂用戶”成為這個行業(yè)新階段的發(fā)展目標(biāo)，我們正在迎來更智能的技術(shù)時代。新型可穿戴設(shè)備的潛能需要軟件來激發(fā)。我們欣喜地看到諸如實時語音翻譯、眼球翻頁和Google Now數(shù)字助理這樣的技術(shù)或產(chǎn)品已經(jīng)初具雛形，相信在不久的明天，它們就將給很多人的數(shù)字生活帶來又一次飛躍。本文將與大家分享我們接觸過的一些新的問題解決思路和智能計算技術(shù)，以它們?yōu)榇淼募夹g(shù)、算法和數(shù)據(jù)革命必將給未來的新形態(tài)計算設(shè)備注入新的靈魂。

健康測出來

走過的路誰知道

計算運動量使用的主要是電子計步器或者包含電子計步器模塊的其他設(shè)備。計步器用的是震動傳感器，感應(yīng)人在步行或跑步時身體重心的變化情況。步行、跑步和騎自行車的震動頻率是不同的，根據(jù)這種頻率的變化，可穿戴設(shè)備能基本判斷出用戶正在從事什么活動，再將這種活動與卡路里消耗的模型相對應(yīng)，即可得到當(dāng)前用戶熱量消耗的大致幅度了。當(dāng)然這種計算并不只使用震動頻率這一種數(shù)據(jù)，時間、加速度等參數(shù)也會被考慮在內(nèi)，甚至具有GPS的設(shè)備還要使用到衛(wèi)星的數(shù)據(jù)以提高準(zhǔn)確性。

睡眠質(zhì)量探測

睡眠狀態(tài)有深淺之分。目前的睡眠檢測裝置通過檢測身體的細(xì)微運動，來確定我們所處的狀態(tài)是清醒、淺度睡眠還是深度睡眠。各種所謂的智能手環(huán)都集成了專門的”體動記錄儀（Actigraphy）”傳感器來做這件事。真正實用的“睡眠質(zhì)量檢測”功能需要結(jié)合每個人設(shè)定的睡眠時間和環(huán)境數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)。在手環(huán)背后，睡眠算法需要根據(jù)用戶翻身的頻度、脈搏等信息進(jìn)行綜合計算，并對比以往收集的關(guān)于人類睡眠的數(shù)據(jù)特征，并最終得到當(dāng)前用戶的睡眠狀況結(jié)論。

心情狀態(tài)監(jiān)測

心情可以被計算出來嗎？是的，本期時尚科技中介紹的MoodScope項目就利用了一個心理學(xué)領(lǐng)域的研究成果，將用戶離散的心情映射到二維模型（橫軸為高興程度，縱軸為活躍程度）中進(jìn)行量化。MoodScope利用用戶輸入的心情數(shù)據(jù)與系統(tǒng)采集到的手機使用情況搭建一個機器學(xué)習(xí)的模型。在這個模型運行一段時間之后，MoodScope就能根據(jù)用戶使用手機的情況計算出他們的心情指數(shù)，準(zhǔn)確性可以超過90%。未來智能可穿戴設(shè)備也許可以根據(jù)用戶的情緒進(jìn)行更適宜的信息推送。

身份識別

Google Glass可拍下并識別面前人物的相關(guān)信息。而這其中關(guān)于身份識別的智能計算技術(shù)就顯得十分必要。目前基于深度信息設(shè)備（如Kinect）的識別效率表現(xiàn)更好。借助深度信息，面部識別算法可以抽取人臉中層結(jié)構(gòu)的特征，準(zhǔn)確率可達(dá)85%左右；在衣服識別方面，深度信息可以幫助區(qū)分身體的部位，然后再抽取不同部分的顏色和紋理，通過算法降低色溫變化帶來的影響；在體型識別方面，將深度信息與俯仰角度信息結(jié)合，即可計算出人物的真實身高。這三種識別技術(shù)相互結(jié)合能夠讓身份識別的準(zhǔn)確率更高。

看尿液了解嬰兒健康狀況

Pixie Scientific開發(fā)出的紙尿褲，可以判斷嬰兒的健康狀況。其數(shù)據(jù)計算原理是，腎臟負(fù)責(zé)從血液中過濾特定的溶質(zhì)進(jìn)入尿液，而這些有用的溶質(zhì)數(shù)據(jù)，以及尿布上的細(xì)菌活動跡象實際可以反應(yīng)讓孩子的健康狀況。該公司將尿液化學(xué)的成分與病癥的相關(guān)數(shù)據(jù)對應(yīng)起來并建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析，以此做出初步的健康診斷。它們將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到App中，之后特殊的尿液測試條會根據(jù)尿液化學(xué)成分的變化顯示不同的顏色。手機將拍攝好的尿布上的彩色二維碼與App中的健康數(shù)據(jù)對應(yīng)起來，即可實現(xiàn)對嬰兒健康狀態(tài)的監(jiān)控。

效率算出來

人物關(guān)系搜索

人立方關(guān)系搜索從超過十億的中文網(wǎng)頁中自動地抽取出人名、地名、機構(gòu)名以及中文短語，并且自動計算出它們之間可能存在的關(guān)系。此外，人立方關(guān)系搜索還能自動找出人名之間最可能的關(guān)系描述詞、與人名最可能相關(guān)的稱呼、作品等詞條。目前借助這種算法實現(xiàn)的應(yīng)用有兩種。一種是輸入人名獲得“人物關(guān)系圖”。另一種是在“六度搜索”中輸入兩個人的名字，找出它們之間怎么能夠聯(lián)系起來。例如CHIP編輯與奧巴馬之間通過哪些人可以聯(lián)系起來。而未來它將可以幫助智能可穿戴設(shè)備建立我們聯(lián)系人之間的關(guān)系。

Siri語音助理

與幾年前的語音助理相比，它聰明多了。它可以把聽到的話發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上進(jìn)行識別，根據(jù)用戶的聲調(diào)和語序，服務(wù)器會將用戶的語音和一個統(tǒng)計模型進(jìn)行靜態(tài)對比，了解語音中包含哪些字母。與此同時，本地的語音識別器也會把語音與統(tǒng)計模型的刪減版進(jìn)行靜態(tài)對比。在服務(wù)器端和手機端，可能性最高的識別內(nèi)容將優(yōu)先獲得處理。這些內(nèi)容將被發(fā)送至一個語言模塊，以評估用戶的語音中究竟包含哪些單詞。在足夠的置信水平下，電腦將根據(jù)用戶最有可能的語音命令整理出一個候選列表，并陳列出來。最終反映出來的效果就是Siri聽懂了我們在說什么。

Google Now

GoogleNow是一個類似Siri的技術(shù)，它也是建立在機器學(xué)習(xí)之上的，它使用了大量Google在搜索引擎方面的技術(shù)和數(shù)據(jù)，并針對語音識別進(jìn)行了算法完善。GoogleNow在進(jìn)行語音識別時還會提取從用戶智能手機獲取的數(shù)據(jù)，這些新鮮的信息，再加上Google通過網(wǎng)頁搜索及電子郵件信息搜集獲得的關(guān)于手機所有者的個人生活習(xí)慣等信息。通過綜合計算能夠獲得更好的語音識別效果。在接受采訪時，負(fù)責(zé)Google搜索的副總裁對CHIP說過，他們的目標(biāo)是讓用戶在搜索之前就獲得答案。聽起來很天馬行空，但Google Now已經(jīng)開始讓人看到了雛形。快下班的時候打開Google Now，它會提醒我們路況和回家需要多長時間。用戶則不需要輸入任何信息。當(dāng)然，前提是我們開放足夠多的數(shù)據(jù)給Google，比如搜索記錄、位置等。

懷孕時機算出來

基礎(chǔ)體溫和宮頸粘液是推算排卵期的兩種重要方式。不同于普通體溫計，基礎(chǔ)體溫計能夠顯示提問的細(xì)微變化。正想懷孕的用戶需要連續(xù)幾個月記錄自己的基礎(chǔ)體溫，了解自己生理周期的變化規(guī)律，并結(jié)合宮頸粘液的變化預(yù)測排卵期。PayPal創(chuàng)始人準(zhǔn)備推出一款名為Glow的App，幫助女性用戶通過輸入自己的個人數(shù)據(jù)來分子受孕的最佳時機。據(jù)創(chuàng)始人介紹，隨著用戶輸入的更多的體溫、經(jīng)期等數(shù)據(jù)，Glow會逐漸挑戰(zhàn)，并在最佳時間來臨時通知用戶和其配偶。這也是基于人體化學(xué)信息變化進(jìn)行計算的系統(tǒng)雛形，隨著未來可穿戴設(shè)備獲得的化學(xué)信息越來越多，這種計算模型也會得到更大的發(fā)展。

軟件無線技術(shù)

智能可穿戴設(shè)備要不斷提高性能和縮小體積。不過在硬件無法短時間提升的情況下，優(yōu)化軟件算法同樣可以起到提升智能可穿戴設(shè)備性能的目的。如軟件無線技術(shù)的核心思想就是使用軟件技術(shù)來模擬無線通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，也就是盡可能地使用通用處理器，如我們電腦或手機中的CPU來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信號的處理和計算，而不再使用無線網(wǎng)卡上的硬件芯片進(jìn)行計算。該技術(shù)能夠幫助我們更靈活地利用現(xiàn)在的無線頻段資源，如果我們此時網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用僅僅是語音通話，那么所需要的帶寬可能僅僅是300Kb/s，此時大量的頻段資源會被浪費。而軟件無線技術(shù)則可以根據(jù)應(yīng)用的實際需要靈活地調(diào)整數(shù)據(jù)帶寬，提高資源利用率。

數(shù)字生活酷起來

實時語音翻譯

這種技術(shù)就是在搶同聲傳譯人員的飯碗。說的遠(yuǎn)一點，它能打破語言障礙，解放那些中文還沒怎么弄懂就開始被外語折磨的大、中、小伙伴們。實時語音翻譯的過程是這樣的，首先利用語音識別技術(shù)聽懂對方說了什么，然后把他說的話翻譯為本國文字，這里的文字翻譯主要應(yīng)用了搜索的大數(shù)據(jù)模型，使用互聯(lián)網(wǎng)上的已知兩種語言的翻譯對照作為基本模型，并使用機器學(xué)習(xí)的方法對算法進(jìn)行優(yōu)化。翻譯完成后在讓機器模擬人聲讀出來。總之，對方說的是英語，我們聽到的是中文。微軟多次展示過該技術(shù)，如果口齒清楚一點，講得慢一點，內(nèi)容別太深奧，給人的感覺還是挺震撼的。

眼球翻頁終會來

三星Galaxy S4宣傳的眼球翻頁功能大部分用戶很難“重現(xiàn)”，但我們不該對眼球跟蹤技術(shù)失去信心。目前主流的眼球跟蹤技術(shù)原理是向用戶發(fā)出不可見的紅外線，然后利用內(nèi)置的兩個攝像頭捕獲眼球的閃爍和視網(wǎng)膜的反射光線。將這些光線轉(zhuǎn)換成位移數(shù)據(jù)，并進(jìn)行一定的校準(zhǔn)，即可翻譯成類似鼠標(biāo)指針的坐標(biāo)信息，或許用眼神完全代替鼠標(biāo)還不現(xiàn)實，但實現(xiàn)一些輔助功能還是非常有可能的。例如，當(dāng)我們閱讀到屏幕中最后一行文字時，電腦或手機可以自動滾動或翻頁，以顯示后面的內(nèi)容。

文本可視分析

如果高效地分析海量文本信息在業(yè)界是一道難題。來自微軟亞洲研究院的TextFlow項目在破解這個難題方面提出了新的思路，他們將文本挖掘技術(shù)與可視化交互技術(shù)結(jié)合在一起，不僅突破了傳統(tǒng)靜態(tài)文本挖掘技術(shù)的限制，而且能讓人利用直觀的流式圖形迅速把握海量信息的發(fā)展脈絡(luò)。

TextFlow項目的工作流程是：首先進(jìn)行海量文本搜集，然后進(jìn)行主題、關(guān)鍵事件和關(guān)鍵詞的挖掘，最后使用主題流、圖形符號和線條進(jìn)行主題可視化分析。

HERE城市萬花筒

諾基亞的HERE城市萬花筒允許用戶拍下周圍的景物后，即可識別出當(dāng)前位置和面對的方向，然后它會在屏幕上顯示商店、餐館及用戶可能感興趣的地點。這是一個典型的智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子。諾基亞開發(fā)出了一種數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，能夠收集和處理來自現(xiàn)實和網(wǎng)絡(luò)世界中的各種地理位置數(shù)據(jù)，其中包括每月近170億個興趣點和1.41億次路線請求，將這些海量數(shù)據(jù)消化后，即可匯總出有實際參考價值的信息。HERE可以智能地根據(jù)人們的搜索查詢，分析出人們的流向，并實時對其監(jiān)測。

會拍照就會3D建模

微軟的開發(fā)人員準(zhǔn)備讓每個人都能體驗到3D建模的樂趣。它采用的方法是手機拍照——圍繞需要建模的人或物體轉(zhuǎn)一圈，拍攝該物體多個角度的照片（大概需要40張），系統(tǒng)就能根據(jù)拍攝得來的照片制作出3D模型。這種技術(shù)利用二維照片中的光線變化計算出了三維模型。只可惜從該技術(shù)的公開到現(xiàn)在已過去幾年，微軟還是沒有發(fā)布一個人人可用的App給用戶體驗。