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相信智慧建筑能帮人做决策吗?让卡塞尔告诉你!

阿里研究院2019-01-17 06:43:18
 

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导   语  

2017年3月22号,一场主题为“新·开始”的全球智慧建筑盛会在阿里巴巴西溪园区盛大召开。达沃斯世界经济论坛人工智能委员会主席贾斯汀·卡塞尔(Justine Cassell)出席并发表题为《智能建筑 or 智慧建筑》的演讲


贾斯汀·卡塞尔从智慧分析、智慧定制化和行为改变三个方面阐述智慧和智能两个概念的区别与联系,认为智能建筑会存储许多信息,而智慧建筑是从数据中学习成长。


智慧建筑什么样的状态才是最理想的状态?这个建筑应该更好地去融入到人的活动,而且可以辅助人来做一些决策。



达沃斯世界经济论坛人工智能委员会主席贾斯汀·卡塞尔


以下为贾斯汀·卡塞尔的演讲整理稿:

 

大家上午好!阿里巴巴的成功取决于人的网络。同样,包括智能建筑和智慧建筑也取决于人和数据。建筑分为两种:智慧与智能。有时候大家会将智慧和智能混为一谈,但二者是有区别的。

聪明的人有很多知识,而智能的建筑却有很多的信息。


阿里巴巴不停地学习,智能的建筑,就像阿里巴巴人一样也会不停地学习,智能的人去了解知识,智能的建筑也存储信息,并不是简单的数据的量而已,关键是从数据当中怎么样去学习。


我们今天所谈的主题并不是我们有知识,而是这样的企业要学会持续地学习,持续地从知识当中获取信息。


  • 智慧建筑的三个关键词


我们谈一下智能建筑或智慧建筑的问题。谈到智慧建筑有三个关键词:


第一个关键词,智慧分析。如何使用我们掌握的数据来更好地理解人的意向在哪里。什么叫做分析?我们并不是说从电、水,不止是从这些数据当中拿到数据而已,我们要做一些数据的分析。


第二个关键词,智慧定制化。阿里巴巴一直在考虑把人放在整个闭环的部分,以人为中心,而且这样对于人的支持是非常之重要的。智慧定制化考虑的是建筑怎么能够通过人的需求而产生一些反应。所以,在智慧定制化是非常重要的。


另外,在未来,我们要考虑第三个因素,智慧行为的改变。我们在哪个数据点来了解人们,而且从经济学的角度来了解人的行为,机器具有智慧,但毫无疑问,机器的智慧比不上人的智慧,机器有能力,它有意向,包括AI人工智能,人有一种自主化,而且人有需求,而且人也有意图,人可以不停地发生变化。


  • 智慧建筑可以带来哪些能力


这是三个关于智慧的关键词,所以我们看一下智慧建筑。


智慧建筑可以带来哪些能力?在每天当中,智慧的建筑可以获取并理解一些数据,数据来自于建筑的各个系统,包括供冷、供热等。在大堂的时候就有很多传感器来捕捉大家身体的温度,另外,我们把数据进行分析,我们怎么理解建筑?我们理解传感器给我们带来的信息是什么,从技术角度而言,智能建筑给我们一些分析方法,而且把这些分析进行可视化。


首先从数据分析开始,为什么智慧建筑如此之重要,为什么阿里巴巴要投资智慧建筑,为什么我们需要这样的一个平台?


商业的建筑已经使用和消耗了全部用电的35%,而且这个趋势未来还会继续上升。我们的能量是不够的,是不足的,能量的消耗是全球性的、全社会的问题,而且近三分之一能量的消耗因低效和过时的系统而浪费掉了。


如空调,在冬天也在开,但今天是春天,大家看一下外面的鲜花盛开,温度为16度,今天没有必要打空调,因为16度我们完全可以适应。


 为什么我们要关注这一点?因为能量的消耗是社会的需求所在,也是一个重要的社会目标。如何减少能量使用也是我们的方向。


智慧分析,我们考虑一下未来的智慧建筑是怎样的。我们的房间可以感知房间内的人数,而且根据人数来相应地了解空调系统,而且不止于此,包括我们的衣服上也有一些传感器,这样传感器能够了解人的提问,这样的话,通过房间温度的变化和人数的变化来了解适应的温度是什么,而且它是一个动态的,不是静态的,这个系统还有很多的数据能够根据主人来提供改造意见,来节省能源和开销,这就来源于数据的分析与可视化。分析将会使建筑更具有智慧。


  • 今天智慧建筑的路径是什么?


我们回顾一下历史,十年前的建筑是什么,这个建筑是非常不错的,当时是全新的建筑,它新在哪里?因为它有四个非常显眼的系统,包括电力系统、暖通空调,而且供水系统,居然还有湿度调节系统。


什么叫“系统”?系统就是使得该建筑能够将我们的舒适度和气氛达到最佳,所以这就是该建筑的能力所在。


今天的建筑是什么?它有监控系统和监测系统,包括这里面有建筑能源的监测系统,暖通空调的建筑系统,供水监测系统,湿度管理系统,数据输出之间的连接性不够。

这些体系是各自为战,并没有公共的平台进行连接,所以数据无法进行整合,我们之间也无法进行连接与合成,也不可能来获得一些经验教训的分享。


  • 未来的建筑应是什么样的?


它是控制系统和整个系统的集合体。在未来,如果我们做得正确的话,未来的路径是怎样的?


我们今天有传感器,未来也有传感器,而且每个房间有多达10个物理型的传感器,物理型的传感器并不够,我们还有虚拟传感器。所谓的虚拟传感器将物理传感器的数据来化解为人的意图。


换言之,整个房间里,举一个例子,咖啡机电磁波释放的波谱图并不是我们需要的,而咖啡机的释放的咖啡已经煮好了,人要喝咖啡的意图,这是虚拟传感器。


我们有很好的数据传感器的数据类型,而且高保真的中央虚拟数据的存储器。除此之外,我们还有一些物理型的传感器以及软件网络上的无监督持续性机器学习分类器,还有二阶级传感器,包括湿度、温度,这两个结合在一起,我们称为二阶级传感器,每个房间要配备100个。


怎么样能够实现这样的一个数据,怎样将这些数据结合在一起来更好地解读数据的复杂性。通过大数据转化为意图,通过数据的可视化、匿名化、分析化、综合化等实现通用化,最后实现智能,机器本身就会自己学习。


换言之,从数据可以实现可视化。何为可视化?


机器学习的分类器提供一些数据,通过可视化可以告诉我们今天上午的温度、湿度是这样的,现在又太干了,早上的时候湿度高,现在房间又过干了,我们要知道这种动态的分类。它并不是一个单体的建筑来完成的。


比如作为建筑,我有5栋建筑,我可否从第一栋建筑里的数据抽取出来形成一个模板,这样用到其他四个建筑当中,我称为通用化模板。从第一个建筑获得的经验教训可以用于其他的四栋建筑,我们称为通用化,这是未来的情形。


  • 未来的情形与今天的区别在于哪里?

 

数据有很多,我们可以通过读取数据将它转化为意图,同时又保护人们的(隐私),为什么要进行数据的匿名化,因为我们希望能够保护人的隐私,另外进行分析化、综合化或虚拟化和可视化,并最后达到了通用化,可以将它复制到整个城市,不仅限于两栋建筑而已。觉得容易吗?其实并不容易。

 

为什么要谈到十年之后才有这样的建筑?而且阿里巴巴利用十年才打造了这样一个平台,我们知道有很多挑战,我捕捉数据之后要进行标记,而且提供初始监督学习的真实情况。

 

数据质量必须与算法的质量相匹配。有一种集合型数据,也有分散型数据,我们要使数据相匹配。如果是数据只挂在天花板的话,这将是一个灾难,对我们来说就没有任何益处。而且机器学习算法,刚才谈到了很多,它的输出数据必须要馈送到更智能的建筑控制方案当中,这样建筑能够感知其分析,根据业务的需求来进行响应。

 

为什么如此之难?有多少企业,现在有多少投资可以投资于这样的领域当中,包括机器学习的专家有很多,我们需要AI专家、大服务器以及其他,我们需要阿里巴巴这样的企业有这个意愿将这些数据建立起来,并乐于分享,否则的话我们只能流于表面和口头。

 

我们再谈谈智慧的定制化问题。


展望一下未来,你回到家里,当然,在你的前厅有传感器,通过你的声音及面部表情,它就可以识别你以及你的孩子,然后门开了,电梯也开了,你家的房间门也打开了。但如果是快递员来了怎么办?如果快递员来了的话,前厅是开的,那快递员可以把快递放到前厅,但快递员无法进入其他的房间,因为有这样的视频传感器在控制。

 

另外一个,你走过了实体的邮箱墙时,比如这个邮箱在建筑物当中有400个,你是其中之一,但你路过这些邮箱的时候,只有你的邮箱会自动地弹开。另外,邮箱也知道,你不希望那些垃圾广告投到你的邮箱里,我也不喜欢,而且大家都知道有很多投递员将广告塞到各个邮箱里面,他是以此为业为生的。

 

因为邮箱了解到你不喜欢这种垃圾广告的习惯,它将你之前该丢掉的垃圾广告都扔掉了,只有五个最重要的邮件在你的邮箱里面。

 

再是个性化。我们再看一下过去、现在和未来是什么样的。这是我们谈到过去的个性化或定制化,大家上了班,利用自己小的分隔间和椅子。同样,我们的室内温度是一样的,座位长的一样,所有的工间是一模一样的,在人不适应的荧光灯下工作。他们的眼睛因廉价的荧光灯而导致非常的干燥、不舒服。

 

他们冷的话只能穿上外套,如果他们早到的话就自己打开电脑,如果他们要喝咖啡的话要10分钟,因为电脑打开要10分钟的开机时间,所以他们就先去喝一杯咖啡,他们把咖啡拿回来之后,他们终于可以登录自己的账号了。

 

建造的经理是怎么做的?他们在地下室,一天之后,因为这些灯还开着的,所以他们要花两个小时从整个楼上到楼下一间一间地把这个灯关掉。所以他们这样的话要浪费很多的电力,作为空调恒温室用手工的方式关掉。每一个办公室,70%的人忘记去退出电脑账户,有些时候秘密数据就放着走了。这些经理需要复制一下数据再关掉,这是过程是非常冗余的。

 

现在是怎样的情况?这是一个智能的恒温器在地下室,你知道这是什么设备吗?这是一个在美国非常常见的东西,大家有什么想法吗?能猜到这是什么吗?这是叫绑架你的恒温器。

 

因为在现在美国的办公室,为了省电,很多的建筑经理都会将恒温器外放一个塑料盒子,将它锁起来,我们办公室也这样,我们觉得很疯狂,自己改不了温度。那怎么办?很简单,我就把一包冰块放进去,将冰块放在恒温器的上面,那办公室就温暖了很多,所以这就是我们现在的情况。

 

当员工在洗手间的时候,他们要不断地挥手,因为灯光很可能在他们坐在马桶上去熄灭了,员工需要去不断地调整恒温器让它不断地变得温暖,计算机很早就开机了,拇指放到键盘上才能登录账户。

 

经理就坐在地下室,他们并不知道这些需要挥手才能亮灯,他们会把恒温器锁起来,并不知道恒温器里放了一块冰让温度上调。如果大家觉得这个想法有用的话,我们可以让温暖的毯子进行调整恒温器。将电脑放到恒温器旁边去,那电脑的温度就会“教”恒温器说我们现在太热了,那恒温器就会把温度调低下来。这是现在经理做的一些工作。


那理想的状态到底是什么样的?


每个人都应该有自己的工位,他们的灯光也需要去学习灯光的强度、颜色及光强度、光温度等,根据每一个员工这一周的健康情况进行调整,每一个电脑从电梯上,当员工到达的时候就可以自己去启动机器,每一个椅子都可以根据员工,比如之前受过背部伤病的情况进行椅部的调整,这些建筑更智能,因为知道使用者的偏好。


我们可以看一些挑战是我们在选择做个性化的时候面临的挑战,同时,我也想问,这些人们是不是真的能够获得他们想要获得的待遇或他们是否应该做出相应的改变。


  • 智慧行为的改变


因为讲到智能的行为改变,我们可以想象一下,你的办公室将你的照明保持在最佳水平,但在你下班的时候,电脑就提示“你在每天晚上八点之后才离开办公室,我觉得你应该早点回家了”。


想象一下你的电脑告诉你“你现在应该在家里面调低家里的灯光,这样的话你就可以放松,第二天可以更高效地去进行上班。


想象一下你的电脑如果知道你工作太努力了,它可以给你放一些关于摩拜单车的广告,告诉你今天应该早点回家了,使得建筑更加智慧。

 

过去的情况是怎样的?是一样的吗?现在是什么情况?


我们员工去上班,他们会花20分钟的时间看这些小组的钉钉,他们也可能会以共享的工作去进行工作、微博或钉钉的交流,他们还是可以调整恒温器,让房间更加地努力,他们还是会走向咖啡机,这是他们全天唯一的步行时间,就是去拿点咖啡喝。


那么怎样可以让我们自己的反应和行为做出改变,我们的人怎么样能够成为他想要的生活形式。


这个公司应该怎么样来雇佣一些人,让他们能够更好地贡献于公司,因为他们可以为这个员工提供他们要的更好的未来,这就是我们的理想状态以及他们应该达到的状态。


比如说每个员工他们到公司了,他们就说要不你直接走楼梯上去,不要坐电梯了。每一个工位都会问员工他们想要怎样的光强度,这样的话,他就可以不断地去回顾你过去的手工调光的状态,也可以自动地进行灯光的调节,这个公司可能会说这些员工每天爬楼梯的话可以省掉电梯的电力,每三个月就会拿到一个智能手表,帮他们追踪他们每天的步行距离和习惯,这样可以改变每天的行为习惯。


我们这里简单地说一下,可以看到,我们的臀形可以感受到,每20分钟椅子就提醒你要站起来了,因为椅子坐下来的凹形根据你坐下来多少时间而没有站起来而计算一下大概的情况。整栋的建筑都可以知道我们需要有对自主性的需要,也有对控制自己的需要。


所以,当这些建筑太智慧了,却并不是太智能的话,我们可能会觉得这些人有点被摆脱在设备之外了。

    

什么样的状态才是最理想的状态?


这个建筑应该更好地去融入到人的活动,而且可以辅助人来做一些决策,现在有很多的挑战,因为每一件事情都会被绑架,这是我们来自未来一条信息。


他说哎呀,我的恒温器被绑架系统绑住了,现在需要300美金且24小时之内要给它,不然温度就会非常热了。所以这是未来的一个挑战,那我们怎样能够向行为进行改变,怎么样是人们想要的方式,这不仅仅是在进行智慧建筑的投资,还是因为在智慧建筑的员工方面做出改变。

    

我们现在面临的很多的挑战,谁来决定什么是积极行为和积极变化?是人还是机器来决定怎么样算智慧。


在英国,我们有一个助推小组它非常成功地促进了英国公民的积极变化,而且也有很多的人抱怨说他们正在被操纵。行为改变意味着他们能够有自主性,同时不会被智慧机器所操纵。



总结一下,我们这里讲到一点智慧建筑的方向。如智慧方面,就意味着将建筑的数据以及其他的建筑数据相关联,将建筑的数据与人类的意图相关联,而不仅仅是绑架人类的行为,如咖啡机已经可以喝了这样的。

 

其次,智慧定制化。意味着将建筑数据与个人的愿望联系起来,最重要的就是智慧的行为改变,意味着将建筑数据与人类的希望和期望联系起来。

    

智慧建筑能够支持以上的所有,自主、定制化、自我反省以及更好的自我变化,都需要很多的人参与进来,共同参与,搭建一个平台,让大家可以共享,有一个很好的模板可以进行自调整,而且我们的投入不仅仅是在人工智能方面的投入,也可以在真实的智能建筑上进行投入。


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