这些技术可以实现语境理解，并允许智能设备解决我们的问题。
物联网（IOT）与人工智能(AI)息息相关。物联网产生大量数据，而数据又是人工智能和机器学习的核心。与此同时，随着连网设备和传感器的快速扩张，智能技术在这个空间中的作用也越来越大。
如今，计算机智能在物联网产品中的应用各不相同。在这篇文章中，我想专注于人工智能的一个特定领域—— 自然语言处理(NLP)。
言语理解的力量
自然语言处理的核心概念之一是理解人类言语的能力。如果没有自然语言处理，就不可能在不同系统上实现语音控制。
在物联网中，很难预估语音识别的价值。声控语音接口可为物联网应用环境带来诸多好处。在某种情况下，这只是可用性问题——系统越复杂，实现用户友好的移动或web界面就越难控制它。反过来，语音控制本身就很直观，不需要认真的学习曲线。
有时候，语音控制不仅仅是关乎可用性，还关乎安全性。想象一下，一个在50米高空电力线上工作的技术人员，或者在驾驶时因管理设备而无法使用双手。
在消费品市场，语音控制的普及率也在增长。大约50%的美国家庭有使用语音访问在线内容。 因此，增加语音激活的智能消费电子产品的数量成为技术演进的一个自然步骤。
此外，自然语言处理不仅允许我们将语音理解集成到设备和传感器中，借助机器翻译能力，它还支持本地化功能。随着市场全球化的今天，我们的本地化甚至超越了翻译，解开了跨文化创造的好处。
如果产品专注于跨国销售，那么任何具有语音识别功能的物联网产品都可以实现机器翻译。然而，机器翻译功能本身的价值并不低。
例如，位于东京的初创公司ili推出了一款可穿戴设备，可以为没有互联网接入的旅客翻译简单的日常用语。pilot是另一个连网设备，它支持移动翻译。与ili不同，它可以实现双向对话，Pilot不仅能听懂各种语言，还可以用外语合成相关答案。
图片来源: ili
必不可少的助手
语音识别与另一个自然语言处理概念——“问答”密切相关。这个词很明显，问答任务使我们能够确定自然语言处理给出问题的答案。
现在，越来越多能够进行语音识别的设备使用问答方式为用户提供反馈。最常见的例子是流行的智能家庭助理，如亚马逊Alexa、Google Home和Apple HomePod。这些设备都是通过语音激活和控制，并且能够回答各种问题。因此，语音助手可以提高用户的生产力，因为他们可以帮助人们快速获取相关信息。
在医疗保健等行业，问答更有价值。托马斯·杰斐逊大学医院将这一想法付诸实践，并与IBM Watson IoT合作创造了一个使用环境，让患者可以使用自然语言在房间里与智能管家交互。智能管家可以回答问题，甚至可以根据患者的喜好调整房间环境条件，如光线和温度。
问答背后还有一个自然语音处理概念——信息检索。使用这个任务，系统可以从不同的文本来源(如科学论文、文档和提要)中提取相关信息。此外，机器学习可以增强这一功能，并进一步处理（分析）检索到的信息，确定相关性和模式，快速高效地查找异常情况。
在物联网领域，将自然语言处理和机器学习相结合，智能设备可以提供准确的相关答案。在这种情况下，连网汽车是一个非常值得关注的例子。由于自然语言处理和机器学习方面的改进，汽车行业正在迅速变化，为驾驶者提供智能导航、强大的安全性和汽车语音控制等功能。
理解情感
理解文字的能力本身就是一种财富，但人类的语言比纯文字要复杂得多。通常，当我们说话时，我们会用感情丰富我们的言语。使用情感分析（也称为情绪AI），设备可以检测情绪并更好地理解情境。
情感分析有助于我们识别、提取和研究主观信息，如说话人的情绪反应。例如，用于情感分析的IBM Watson API允许开发人员构建能够识别自然语言宜人性、责任心、外向性、情绪反应范围和开放性的系统。
这些功能为各行各业的智能设备打开了全新的应用空间。首先，情感分析对于营销人员来说是一个很友好工具。我们知道如何挽救我们的不适当言语，但情绪难以隐藏。通过分析用户对产品或服务的情绪反应，营销人员可以根据数据洞察结果分析他们产品或服务的成功和失败。
如今，这种方法已由迪士尼研究公司成功实施。该公司正计划将情感分析与计算机视觉系统相结合，以了解人们对电影的反应。
图片来源：迪士尼研究
与自然语音处理（NLP）结合的类似技术也可以用来增强智能家居应用环境。通过情感分析，互联系统可以了解用户对新闻、音乐或智能家庭设备控制和其他任何服务的反应。
客户服务也可以利用情感分析，它甚至可以替代无效的市场调查。相反，智能语音助理可以问客户一些关于用户体验的问题，并自动确定他们的满意度。
一般来说，这些功能既能为企业创造竞争优势，又能为客户提供个性化的产品和服务。此外，通过情感分析和趋势监控，各种物联网设备最终可以找到答案并提供给消费者需要和想要的产品和服务。
如你所见，物联网不仅连接事物，还连接技术。想象一个设备与人类协同工作、理解他们的疑问、感受他们的需求并提供相关响应的世界。在这方面上，只有通过改进人工智能和自然语音处理才能实现这样的世界。这种技术可以实现情境理解并使智能设备能够真正解决我们的问题。
