хочет ваш умный динамик — вот почему

Amazon не предоставляет детальных данных о том, что ищет полиция, но Дуглас Орр, глава отдела уголовного правосудия Университета Северной Джорджии, говорит, что полиция теперь ищет данные умного дома как обычно как данные со смартфонов. Данные на смартфоне часто указывают офицерам на другие устройства, которые они затем исследуют по мере продолжения расследования.

Изменяя ордер на обыск, полиция может «продолжать собирать данные», — говорит Орр. «Обычно это приводит к появлению эха или, по крайней мере, другого устройства».

Как объясняет Орр, офицеры все больше разбираются в устройствах умного дома, создавая шаблоны, упрощающие запрос данных. По его словам, полицейские управления часто используют эти шаблоны, адаптируя запросы к специфике дела, которое они расследуют.

Подразделение Google Nest сообщило об увеличении требований полиции к данным с его умных динамиков в течение 2018 года.Затем Google прекратил отдельно сообщать данные Nest, включая такие запросы в свой более широкий отчет о корпоративной прозрачности, который показывает увеличение количества запросов на данные пользователей Google.

«Это может быть первый раз, когда запись Amazon Alexa используется для реабилитации кого-либо».

Кристофер О’Тул, юрист Адама Креспо

В условия обслуживания большинства крупных приложений и веб-сайтов включен пункт, предупреждающий пользователей, что компании могут передавать их данные по запросу правительства.Правоохранительные органы подают повестки или ордера на обыск для получения данных, подробно описывая судьям, какие доказательства они ожидают найти на устройствах и как они могут помочь расследованию. Amazon и Google уведомляют пользователей о запросе данных, если это не запрещено самим заказом. Любое количество организаций может запрашивать пользовательские данные, но компании говорят, что они определяют приоритеты запросов в зависимости от срочности.

«Такие вещи, как национальная безопасность, они будут иметь высокий приоритет», — объясняет Ли Уитфилд, судебный аналитик.«Другие запросы правоохранительных органов будут подпадать под это. А такие дела, как развод или гражданские дела, имеют более низкий рейтинг ».

Узнайте, что будет дальше в сфере технологий, с помощью бюллетеня Fast Forward.

От искусственного интеллекта и беспилотных автомобилей до преобразованных городов и новых стартапов — подпишитесь на последние новости.

В заявлении, отправленном по электронной почте, представитель Amazon заявил, что компания «возражает против чрезмерно широких или иных несоответствующих требований» со стороны правоохранительных органов, и сослался на политику WIRED в отношении запросов правительства.Представитель Google также сослался на обновленную политику WIRED в отношении запросов.

Судебно-медицинские эксперты говорят WIRED, что информация с устройств ценится, потому что она может предложить график действий человека, его местонахождение, если он один, и может проверить утверждения, сделанные во время допроса.

«Обычно вы получаете алиби:« Я был дома ». Никто не может подтвердить это», — говорит Орр, профессор уголовного правосудия. «Итак, вы спрашиваете:« У вас есть динамик? »»

Орр изучил типы данных, которые полиция может использовать с помощью интеллектуальных динамиков, таких как Amazon Echo. По его словам, голосовые клипы — это только начало. Выступающие ведут журналы активности пользователей с отметками времени. Полиция может изучить эти журналы, чтобы понять, чем кто-то занимался во время предполагаемого преступления.

Умные устройства, сплоченная система, светлое будущее

Если вам нужна причина, чтобы быть уверенным в том, в каком направлении движутся технологии, поищите в Twitter технический директор Dell Technologies Джона Роуза. Ручка, которую он придумал еще в 2006 году, — @theICToptimist. ИКТ — это информация и коммуникация.

Этот выпуск подкаста был подготовлен Insights, отделом настраиваемого контента MIT Technology Review. Он не был подготовлен редакцией MIT Technology Review.

«Причина этого аббревиатуры заключалась в том, что я твердо верил, что будущее не связано с независимыми информационными технологиями и коммуникационными технологиями», — говорит Роуз, президент и главный технический директор по продуктам и операциям Dell Technologies. «Речь шла о том, чтобы они собрались вместе».

Спустя почти два десятилетия трудно не назвать его правым.Организации стремятся к тому, чтобы огромные объемы данных, которые они собирают и генерируют, становятся полностью цифровыми, они используют облако для обработки и хранения всех этих данных, и они обращаются к новым беспроводным технологиям, таким как 5G, для обеспечения потребностей в данных. такие приложения, как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение.

В этом выпуске Business Lab Роуз рассматривает совокупность технологий и их будущие результаты. Например, беспилотные автомобили быстро развиваются, но автомобили без водителя еще не курсируют по улицам.И они этого не сделают, пока не подключатся к «модели совместных вычислений» — интеллектуальным устройствам, которые подключаются к комбинации облачной и периферийной вычислительной инфраструктуры для обеспечения «фактически бесконечных вычислений».

«Одна из самых больших проблем не в том, чтобы сделать устройство умным; это делает устройство интеллектуальным и эффективным в масштабируемой системе », — говорит Роуз.

Так много впереди, но технологии сегодня делают огромные успехи, говорит Роуз. Он говорит о машинном интеллекте, который использует ИИ и машинное обучение для имитации человеческого интеллекта и решения сложных проблем, таких как ускорение цепочек поставок или в здравоохранении, более точное обнаружение опухолей или типов рака.И возможностей предостаточно. Во время пандемии коронавируса машинный интеллект может «масштабировать медсестринское дело», предоставляя медсестрам инструменты на основе данных, которые позволяют им принимать больше пациентов. В кибербезопасности это может держать хороших парней на шаг впереди нововведений плохих парней. А в сфере телекоммуникаций он может в конечном итоге принимать решения относительно мобильных сетей, «которые могут содержать триллион вещей», — говорит Роуз. «Это очень, очень, очень большая сеть, которая превосходит человеческие способности мыслить».

Business Lab находится под управлением Лорел Рума, директора Insights, специализированного издательского подразделения MIT Technology Review.Шоу является продуктом MIT Technology Review при содействии компании Collective Next.

Этот выпуск подкаста был подготовлен в сотрудничестве с Dell Technologies.

Показать примечания и ссылки

«Технические сбои в 2020 г.», Джон Роуз, Dell Technologies, 20 января 2020 г.

«Путь к 5G: расширение облака до мобильных устройств, » интервью с Джоном Роузом в EmTech Next 2020

«Четвертая промышленная революция и цифровизация превратят Африку в глобальную электростанцию», Нджугуна Ндунгу и Ландри Сигне, Институт Брукингса, 8 января 2020 г.

Лорел Рума: Из MIT Technology Review, я Лорел Рума.И это Business Lab, шоу, которое помогает бизнес-лидерам разобраться в новых технологиях, выходящих из лаборатории на рынок.

Наша сегодняшняя тема — искусственный интеллект. Объем данных, которые мы создаем, увеличивается с каждым днем ​​в геометрической прогрессии, а это означает, что нам нужно обрабатывать их быстрее и лучше защищать. Здесь на помощь приходит ИИ, от 5G до периферийных вычислений и квантовых вычислений. Наступает будущее, и ИИ реален.

Два слова для вас, приложения, управляемые искусственным интеллектом.

У меня в гостях Джон Роуз, президент и главный технический директор по продуктам и операциям в Dell Technologies. Джон присоединился к Dell EMC осенью 2012 года и сыграл важную роль в формировании технологической стратегии. Он является опубликованным автором и имеет более 20 заявленных и выданных патентов в таких областях, как сети на основе политик, службы на основе определения местоположения и безопасность. Этот выпуск Business Lab подготовлен совместно с Dell Technologies. Джон, спасибо, что присоединились ко мне в Business Lab.

Джон Роуз: Приятно быть здесь.

Laurel: Итак, еще в январе вы писали о трех революционных технологиях, которые появятся в 2020 году. Квантовые вычисления, доменно-ориентированные архитектуры и 5G. Мы на полпути к 2020 году. Так что ты думаешь, ты был прав?

Джон: Что ж, я думаю, что covid-19 изменил сроки, но я не думаю, что он изменил что-либо из этих трех. Эти трое явно движутся вперед. Quantum — это медленное и сложное путешествие, но в этом году мы видели прорывы.Мы стали свидетелями того, как эра электронных ламп начала материализоваться в очень рудиментарном квантовом превосходстве. И я думаю, что сказал в этом блоге, что это будет долгое путешествие — не ожидайте, что завтра он разрушит мир, но физика в порядке, и в конечном итоге у нас будут прорывы. И я думаю, что мы продолжаем идти по этому пути. Развиваются доменно-ориентированные архитектуры. Мы отслеживаем более 30 новых полупроводниковых технологий, используемых для ускорения вычислений различных рабочих нагрузок, включая, в частности, рабочие нагрузки AI-ML [машинное обучение].И мы, во всяком случае, видим, как появляется больше. Теперь они распространяются к краю, и так ясно, что это происходит.

А затем в 5G, одна из приятных вещей, которые произошли во время кризиса covid-19, — это признание людьми необходимости быть гиперподключенным, иметь возможность работать там, где вам нужно, иметь возможность получать медицинскую помощь, когда вам это нужно, иметь логистическую инфраструктуру, которая работает гораздо более автономно. И я думаю, что одним из важных выводов стало то, что нам нужна лучшая беспроводная связь, нам нужны новые достижения в области мобильной связи.Во всяком случае, я думаю, что признание беспроводной индустрии и беспроводных технологий как основополагающего компонента цифровой трансформации значительно возросло за последние три месяца. Итак, все трое держатся, двое просто продолжают. Но третий, 5G, определенно был ускорен. И просто межличностная осведомленность в обществе только что улучшилась, что хорошо для технологий.

Laurel: Просто чтобы задать вопрос о 5G еще немного, я чувствую, что компьютерные компании уделяют больше внимания 4G, а теперь и 5G.Это потому, что каждая компания теперь в большей или меньшей степени является телекоммуникационной компанией? Всем нужно знать, что происходит с беспроводной связью.

Джон: Ага. Ага. Думаю, на это есть два ответа. Во-первых, не все становятся телекоммуникационными компаниями. Я думаю, мы понимаем, что если вы действительно хотите цифровым образом преобразовать свою отрасль, свою функцию или общество, вы не делаете этого в центре обработки данных. Вы делаете это в реальном мире. Дата-центры важны; облака важны, но фактические данные производятся и потребляются в реальном мире.Это в больницах, в городах, на заводах, в вашем доме. И для того, чтобы это работало, вам нужна лучшая коммутационная ткань. Итак, люди осознали, что все облака в мире, и все границы в мире, и вся цифровая трансформация в мире, если они являются изолированными хранилищами без надежной базовой цифровой сети связи, они работать не буду.

И так внезапно люди, которые не были так заинтересованы в телекоммуникациях, внезапно очень заинтересовались, потому что они поняли, что у вас не может быть преимущества, если оно не может подключиться к ядру.И если край может быть только в трех местах, а не там, где он должен быть, потому что у него неправильное подключение, вся ваша цифровая трансформация, ваша инициатива умного завода, ваша инициатива умного города просто развалится. Так что я думаю, что возникло понимание того, насколько важны сети, что повысило известность.

Во-вторых, телекоммуникационная отрасль движется в сторону облачных технологий и мира ИТ. Все, что связано с 5G, говорит нам о том, что он будет построен не как традиционная телекоммуникационная связь, и у меня есть некоторая история в устаревшей телекоммуникационной сети, она не будет построена так, как мы построили 3G и 4G.Он будет построен в эпоху облачных вычислений. Он будет использовать открытое оборудование, программную виртуализацию, контейнеризацию. Это будут крупные потребители технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, просто это больше похоже на то, на чем сосредоточена большая часть технологической индустрии США. И поэтому мы не только собираемся стать крупными потребителями и у нас будет много зависимостей, но и в реальной технологии, которую вы используете для создания системы 5G и выше, будут гораздо больше доминировать ИТ и облачные технологии, чем традиционные телекоммуникационные технологии. Реальность такова, что он по-прежнему будет иметь некоторые телекоммуникационные функции, но это подталкивает такие компании, как Dell, и многие облачные компании в мир 5G.Не только потому, что это интересно, но и потому, что мы необходимы для того, чтобы все было доставлено правильным образом.

Laurel: Я чувствую, что сейчас идеальное слияние именно для вас и вашего опыта, потому что иметь кого-то, кто так хорошо разбирается в телекоммуникационной отрасли, а также в облаке и всех других технологиях, вы действительно собрать все это воедино в одном месте и по одной причине. И это мне кажется идеальным местом для того, чтобы 5G действительно взорвался, и снова, чтобы увести людей в эту сетку мышления и подальше от этих разрозненных хранилищ, где у вас есть ваша телекоммуникационная компания здесь, а затем у вас есть другая ваша компьютерная компания здесь и так далее. .Как это снова изменится, когда covid и преимущество теперь распространяется на дома людей и вне офиса?

J ohn: Эй, кстати, в стороне, мой дескриптор в Твиттере — @theICToptimist. И если вы не знаете, что означают ИКТ, это информационные и коммуникационные технологии. И это восходит, я думаю, к 2006 году, когда я присоединился к Twitter, очень давно. Причина этого аббревиатуры заключалась в том, что я твердо верю, что будущее не за информационными технологиями и коммуникационными технологиями независимо друг от друга; речь шла о том, чтобы они собрались вместе.Итак, мы здесь почти 20 лет спустя, и да, я думаю, мы были правы. Когда мы думаем о 5G и Edge, это еще рано. На самом деле мы не создали того умного, что хотим построить. Например, у нас нет беспилотных летательных аппаратов для автоматической доставки, которые летают над нашими городами, разумно зная, как доставить нам наши товары и услуги, никого не убивая.

Они все еще перед нами. И у нас также нет беспилотных автомобилей, у нас не обязательно есть умные города, у нас пока нет действительно умных заводов, но у нас есть первые признаки этого.И когда мы смотрим на первые волны «умного» мира, у нас есть достаточно доказательств, что одна из самых больших проблем не в том, чтобы сделать устройство умным, а в том, чтобы сделать его умным и эффективным в масштабируемой системе. Итак, мы обнаружили, что если вы ожидаете, что устройство будет автономным, полностью самодостаточным, сверхразумным объектом, у вас не будет достаточно мощности, чтобы заставить его делать то, что оно должно делать. Самая умная машина в мире, если ей придется ездить вокруг реактора мощностью в пять мегаватт, потому что именно столько ИТ она будет использовать, не будет очень хорошей машиной.Таким образом, край материализовался не столько как просто интересное место для ИТ, сколько как разгрузка для улучшения мира.

Итак, мы уже видели примеры с такими вещами, как дополненная реальность [AR]. Некоторые из первых пограничных примеров 5G фактически используют ускорение дополненной реальности на граничном вычислительном уровне. Идея здесь в том, что у вас есть мобильное устройство, сотовый телефон, очки AR, что бы это ни было, что вместо обработки всех артефактов, вместо того, чтобы выполнять всю обработку видео на устройстве, они фактически помещают около 80% из них в пограничный вычислительный уровень, на котором есть кнопка для вычислений и вся необходимая мощность, и в результате теперь у вас есть высокоэффективный опыт дополненной реальности на мобильном устройстве, которое получает помощь с периферии, но, что более важно, оно фактически превосходит свои первоначальные возможности, потому что позволяет эффективно использовать бесконечные вычисления. Таким образом, у него больше артефактов, лучшее разрешение видео, большая глубина цвета.

Это вещи, которые мы уже продемонстрировали, которые говорят нам, что край — это не просто уровень ИТ, это один из ключевых компонентов, позволяющих нам повсюду предоставлять интеллектуальные возможности подключенным объектам, не возлагая на них всю нагрузку. И эта модель совместных вычислений, вероятно, станет самым мощным инструментом, который у нас есть, чтобы решить эту проблему мощности, плюс функциональность, плюс стоимость, и найти правильную комбинацию между ними.Так что еще рано, но сейчас мы видим достаточно доказательств того, что это закономерность, которая делает край еще более интересным и более жизнеспособным, потому что мы знаем, что устройство само по себе не является ответом, а само облако — нет. ответ. Именно эта комбинация облачных инфраструктур, периферийных инфраструктур и устройств, работающих вместе, дает нам лучший баланс между функциональностью затрат, набором функций и моделями развертывания.

Laurel: Итак, говоря о том, что технологии становятся лучше, меньше и быстрее, это также означает, что на периферии ваше устройство, которое у вас есть, является частью этой ячеистой сети и сети.Таким образом, ИИ может распространяться из облака на ваше устройство, и благодаря этому устройства можно сделать умнее, потому что вычислительная мощность теперь в ваших руках.

Джон: Ага. Нет, конечно. Фактически, я привел этот пример пару лет назад, когда я говорил, мы проделали большую работу в области автономных транспортных средств по всему миру. Мы работаем с большинством основных производителей автомобилей и многому научились. Но один из примеров, который я привел давным-давно, заключался в том, что мы знаем, что машина сама по себе будет довольно умной.В современном автономном транспортном средстве есть специальная обработка искусственного интеллекта; он делает много действительно интересных ощущений и анализов. И это должно быть до некоторой степени автономным, потому что по соображениям безопасности вы не хотите, чтобы сеть выходила из строя и машина съезжала с дороги. Итак, давайте предположим, что все это правда. Итак, что бы вы делали, если бы теперь вы были автомобилем, который был относительно самодостаточным, но был привязан к дороге, с которой были связаны вычисления границ? И пример, который я привел, заключался в том, что если вы посмотрите на эти автомобили, у них есть вещи, которые могут ощущать машину перед ними, они могут чувствовать поверхность дороги.

Они могут носить с собой много данных, которые говорят им, как прогнозировать дорожное покрытие и регулировать их подвеску. У них даже есть некоторые вещи, которые могут понять модели трафика не в реальном времени. Но представьте, если бы все эти автомобили начали делиться не только своими долгосрочными данными, но и своим непосредственным взглядом на мир, своим облаком точек данных вокруг них в реальном времени, и они делились бы этим узлам, которые были рядом с ними в реальном времени. время так, чтобы ваша дорога сама имела мастер-образ в реальном времени с пониманием всех автомобилей.И результатом этого было то, что если ваша машина, когда она пыталась вычислить, как мне отрегулировать подвеску с учетом того, что будет дальше, не просто сделала это на основе базы данных или того, что она могла видеть, но она могла спросить вопрос в том, что видят все? И теперь он мог предсказывать вещи. То же самое с безопасностью. У него были не просто датчики, которые могли видеть перед собой, но он мог видеть то, что могли видеть машины перед машинами, перед машинами.

Итак, приведенный мною пример: представьте, что ваш хедз-ап дисплей, когда пользователь внутри полуавтономного или автономного транспортного средства показывает вам то, что автомобиль может видеть, но в ту минуту, когда он может коснуться этой интеллектуальной дороги этим краем слой вычислений, который можно видеть за углами.Он может видеть то, что вы не видите, он может видеть то, что видят другие люди. И теперь ваша визуализация реального мира в реальном времени становится просто гораздо более широким представлением всего вокруг вас благодаря этой модели совместных вычислений. Это невероятно мощный инструмент, который невозможен, если устройство само пытается решить эту проблему. И вы можете перенести это во многие другие отрасли, но автономное вождение увлекательно, потому что у вас будет очень умное и надежное устройство, которое может работать само по себе, но оно работает лучше во многих измерениях, когда оно может подключаться к коллективу. сознание всех автомобилей, дорог и всего вокруг в реальном времени.

И единственный способ сделать это — не отправлять сообщения через Интернет на другую сторону вселенной в общедоступное облако, а получить возможность реагирования в реальном времени на подключение к граничному вычислительному уровню. Поэтому мы думаем, что этот шаблон станет одним из больших прорывов, который, когда вам не нужно выходить через Интернет, и вы можете получить это коллективное понимание в реальном времени локально для вас, даже полностью автономные устройства станут лучше, и они становятся более интересными, и они используют совершенно новые бизнес-модели.

Laurel: Итак, я прочитал интересную часть вашего взгляда на то, что там, где мы сейчас находимся с ИИ, он делает нашу жизнь лучше, может быть, на 5-10%, но мы действительно далеки от Терминатора. Так что даже с автономными транспортными средствами мы говорим о том, что вещи постепенно улучшаются каждый раз, когда появляется что-то новое, но мы еще далеки от машин, которые сами управляют собой, но это конечная цель. Тем не менее, эти 5-10% по-прежнему значительны.

Джон: Да, конечно. Я имею в виду, что теперь автомобили — интересная игра, потому что в зависимости от того, кого вы спросите, до полностью автономного транспортного средства пятого уровня может остаться месяц, и некоторые люди ответят вам иначе. Я могу высказать свое мнение. Но в целом причина, по которой я сделал этот комментарий, заключается в том, что когда вы смотрите на применение машинного интеллекта к чему-либо, будь то беспилотный автомобиль, бизнес-процесс, пользовательский опыт или что-то еще, игры, вы можете подумать о двух вещах. как успех.Во-первых, вы полностью измените его. Вы превращаете его в нечто, о чем раньше не думали, в беспилотный автомобиль пятого уровня. Это большой, большой прыжок, и он стоит того, чтобы добраться до него нужно очень много времени.

С другой стороны, машинный интеллект — это расширение когнитивных задач, которые обычно выполняются людьми. Когда тебе нужно подумать, сейчас ты сам по себе. Это ваше решение. Очень редко вам может помочь мыслящая сторона.Вы можете получить много данных, но вам придется их отсортировать. На самом деле рекомендации исходят не от технологий; вы должны понять это. Итак, то, что мы поняли на раннем этапе, заключается в том, что путем осторожного применения машинного интеллекта там, где люди должны брать данные, понимать их и принимать решения, мы можем фактически ускорить этот процесс или сделать его более точным и менее подверженным ошибкам. Итак, когда мы разобрали, был ли это процесс цепочки поставок Dell, или сервисный процесс профилактического обслуживания, или это были радиологические системы внутри здравоохранения, где вы просто пытаетесь найти что-то на изображении, те улучшения на 5% и 10%, которые заключались в том, чтобы просто заставить процесс работать немного лучше, были намного лучше, чем вы могли когда-либо получить с людьми, потому что люди были исходным уровнем.

И каждый раз, когда вы улучшаете что-то вроде цепочки поставок на 5% или 10%, или я не знаю, радиология на 20% или 30% с большей точностью в обнаружении таких вещей, как рак и опухоли — это очень мощный результат, не только для отдельного человека, но потенциально для общества. Итак, одно из посланий, которые мы передаем нашим клиентам и пытаемся разъяснить людям, это то, что мы не против больших прорывов, мы думаем, что они прекрасны. Но с этой технологией мы можем сделать гораздо больше, чтобы занять любое место в каждом имеющемся у нас процессе, что подразумевает, что люди должны принимать решения, и дополнять их машинным интеллектом, чтобы принимать эти решения более точными, более быстрыми и более вероятными. иметь положительный результат.И я использую слово «любой» , потому что это действительно везде, где люди должны принять решение, и мы можем принять это решение лучше с осторожным применением машинного интеллекта.

И это кажется действительно хорошим делом прямо сейчас, потому что это не требует серьезных прорывов — это технология, которая есть у нас сегодня. И каждый раз, когда мы это делаем, процесс становится лучше, структура затрат улучшается, результат — лучше.

Laurel: Говоря о лучших результатах, мы все еще находимся на ранней стадии этой пандемии, но видите ли вы конкретные возможности, открывающиеся с помощью искусственного интеллекта? Как вы только что сказали, очевидным было бы здравоохранение, но данных просто так много.

Джон: О, да, существует бесконечное число. В основном, способ взглянуть на это таков: если вам интересно, где имеет смысл использование машинного интеллекта для повышения эффективности и результативности человеческого поведения, просто посмотрите в любой период периода коронавируса, когда у нас закончились люди, где люди просто был ошеломлен. И здравоохранение — отличный тому пример. Есть первые примеры того, что у нас просто не хватало медсестер, чтобы справиться с резкими скачками напряжения в этих больницах.Так что я не знаю. Мы сенсорили пациента — почему бы нам не отправить все эти сенсорные данные в машинный интеллект, который не заменяет медсестру; это просто дает медсестре более полное представление о пациенте путем предварительной обработки, организации и предоставления рекомендаций, так что теперь медсестра может контролировать 30 пациентов, а не трех? Это весы для медсестер, которые являются очень мощным инструментом. Мы, очевидно, видели это с точки зрения клинической помощи, где, если это медицинская процедура, я имею в виду людей, имеющих дело со специалистом по легочным заболеваниям, у нас было много проблем с дыханием.Разве не было бы хорошо, если бы мы могли облегчить им жизнь, если бы, я не знаю, может быть, наши вентиляторы были немного более саморегулирующимися, немного более самонастраивающимися? Мы видели, как происходит такое поведение, и мы поняли, что есть места, где у нас просто не хватает людей для выполнения работы.

Другой пример, совершенно другой конец спектра в covid, — это логистика и доставка. Когда вдруг у вас просто нет водителей или вы не можете общаться с людьми, но люди все равно должны получать свои товары, они должны покупать продукты, они должны перевезти вещи.Что ж, похоже, что использование автономных транспортных средств, полуавтономных транспортных средств или ИИ для лучшего планирования маршрута имело бы огромное значение для повышения эффективности этой конкретной функции.

Итак, моменты ага в covid не обязательно были удивительными, если вы их понимаете, но вы можете найти их где угодно, где мы поняли, что человеческие способности имеют конечные границы. И всякий раз, когда мы сталкиваемся с местом, где люди перегружены выполнением задачи, а задача включает в себя принятие решений, обдумывание данных, попытки выполнить что-то, это хорошие места для нас, чтобы применить машинный интеллект, чтобы мы могли масштабировать человека. , не обязательно их заменять.

Laurel: Так что когда-нибудь мы выйдем из-под контроля. Где еще мы начинаем воплощать ИИ в реальность?

Джон: Ну, я думаю везде, если честно. На самом деле нет индустрии или пространства, которое бы не пыталось. Теперь у нас иногда бывают проблемы. Как и в здравоохранении, трудно внедрить ИИ в здравоохранение, потому что это регулируемая отрасль; таймфреймы очень длинные. Итак, мы видели прорывы не в сфере здравоохранения, а в сфере хорошего самочувствия. Есть довольно интересные вещи.Как будто есть кольцо под названием Oura Ring, которое в основном контролирует вашу температуру и набор показателей жизнедеятельности. Это оздоровительный инструмент; это не обязательно инструмент здравоохранения прямо сейчас. Но поскольку он может использовать продвинутый машинный интеллект, он может делать интерпретации, мы обнаружили, что это кольцо может дать вам довольно хорошее раннее предупреждение о том, что вы можете что-то сбить, или, прежде чем вы узнаете, что заболели, оно может сказать вы собираетесь заболеть, что является довольно мощным и инновационным инструментом.

Но по всему спектру мы видим, что применение машинного интеллекта является естественной точкой эволюции технологий. В мире 5G, например, вот хороший пример: мы не можем построить сети 5G, которые нам понадобятся, с человеческим вмешательством повсюду. Они слишком сложные. И поэтому мы искренне ожидаем, что отличительной чертой будущих телекоммуникационных инфраструктур 5G и выше станет автоматизация. Это будут ИИ, которые будут принимать решения относительно спектральной эффективности, настройки полосы пропускания и прочего, потому что человек просто не может управлять сетью с сотнями миллионов абонентов, и это до того, как мы поместим все это в нее.Это было бы возможно только в США, и через 10 лет в некоторых из этих мобильных сетей может быть задействован триллион вещей. Это очень, очень, очень большая сеть, которая превосходит человеческие способности мыслить.

Итак, мы уже наблюдаем внедрение машинного интеллекта в телекоммуникационные сети, крупномасштабные центры обработки данных, автоматизируя инфраструктуру таким образом, чтобы люди не отставали. А потом, когда вы будете кружиться, у нас появляются инициативы в сфере грузовых перевозок и логистики, где люди понимают, эй, есть много товаров и услуг, которые перемещаются, но они движутся как бы медленно и неуклюже.Итак, что, если мы попытаемся действительно связать и объединить интеллектуальные вилочные погрузчики, а также визуальное наблюдение, картографирование объектов и алгоритмы, чтобы решить, как правильно упаковать грузовик или как правильно загрузить самолет или как перемещать вещи через эту логистическую инфраструктуру в место, где он как бы замедляется, потому что там нет четкой закономерности? Что ж, ИИ великолепен, когда у вас нет четкого шаблона. Пусть ИИ выяснит схему и разработает логику на ее основе.

Так универсален.Если вы зададите обратный вопрос, очень сложно найти место, где люди не используют машинный интеллект, кроме тех мест, где нормативный режим устарел, которые стали препятствием для людей более агрессивно внедрять эти типы технологий. . Итак, одно из наших бремени как отрасли — работать с регулирующими органами над обновлением этих правил, чтобы мы не создавали ситуации, когда регулирование препятствует естественному развитию технологий, которые продвигают человеческий прогресс.

Лорел: Ага. И я думаю, вы могли бы подумать, что регулирование и безопасность идут рука об руку, особенно когда плохие парни имеют доступ к тем же инструментам, что и вы, создающие сеть. Так как же начать и затем защитить все эти удивительные данные?

Джон: Ага. Я имею в виду, что данные — это просто данные. Вы можете использовать его во благо или во вред, и, к сожалению, он на самом деле невероятно ценный и поэтому становится гигантской целью. Компромиссы безопасности не происходят потому, что кому-то скучно; они случаются, потому что есть цель, которую стоит украсть.А наша цифровая среда, валюта — это данные, идеи, модели — все это действительно ценные инструменты. А реальность такова, что они станут мишенью. Так что нам нужно действительно подумать о том, как мы собираемся защитить эти среды, возможно, иным способом, чем мы исторически делали физический мир. Откровенно говоря, текущий подход к безопасности просто не будет работать, потому что наш текущий подход к безопасности заключается в том, что у нас есть вещь, которая работает независимо от безопасности, а затем у нас есть вещи, которые атакуют ее, а затем мы создаем технологию безопасности для противодействия те вещи, которые напали на него.

Проблема в том, что в этой битве невозможно выиграть, потому что, честно говоря, кто-то может просто придумать новый способ атаковать ее, а затем индустрия безопасности должна придумать ответ на нее. И это не лучший способ управлять организацией или технологией. И поэтому мы считаем, что мы должны перейти к нашей модели, в которой мы действительно смотрим на внутреннюю безопасность, что мы встраиваем безопасность в то, что мы защищаем, независимо от того, делаем ли мы это в облачной среде или мы делаем это в сетевой среде.Но суть в том, что мы должны отказаться от идеи, что безопасность возникает как реакция на внешнее событие. Вместо этого он должен быть чем-то внутренне встроенным в реальную систему и ее архитектуру.

Звучит как маркетинг, но суть в том, что в этой битве не выиграть, если мы собираемся иметь продукт безопасности для каждой проблемы безопасности. У нас должны быть архитектуры, инфраструктура и системы, которые не созданы для того, чтобы реагировать на какую-либо конкретную проблему безопасности, они созданы для реагирования на любые угрозы.У них есть всестороннее понимание своей личности. У них есть возможность контролировать доступ и понимать свое поведение. Я всегда утверждал, что в мире безопасности нужно иметь дело с тремя вещами. Известное хорошее, известное плохое и неизвестное. И сегодня большинство наших принципов безопасности связаны с попытками заблокировать известное зло, которое невозможно выиграть, и попытками просеять неизвестное, но они не очень хорошо это делают. И что интересно, это известное благо, которое мы редко строим для этого.Теперь мой аргумент состоит в том, что нам нужно понять, что такое заведомо хорошее поведение, и мы должны заблокировать это и убедиться, что это происходит. Нам нужно запретить заведомо плохое, это очевидное утверждение. Но неизвестно, откуда будут взяться все инновации.

И это возвращает нас к таким вещам, как AI и ML. Идея использования машинного интеллекта для просеивания неизвестного, чтобы очень быстро определить, является ли оно известным плохим или известным хорошим? К какому лагерю он принадлежит? И делайте это быстрее, чем это может сделать другая сторона, потому что у нас есть лучшие инструменты для понимания поведения и для того, чтобы фреймворки были встроены в саму инфраструктуру.Самое главное, даже если вы используете ИИ, чтобы понять новые угрозы и решить, хорошие они или плохие, если это делается вне инфраструктуры, вам все равно придется развернуть другой продукт, чтобы на него отреагировать. Если на другом конце инфраструктура — это продукт, который реагирует на события безопасности, если он буквально просто сообщает инфраструктуре, измените цепочку услуг в SDN, измените уровень виртуализации, измените манифест Kubernetes, но вы не развертываете никаких новая технология — вы просто навязываете новое поведение существующей инфраструктуре.Тогда внезапно этот мозг может фактически перейти в производство намного быстрее, чем развертывать новый продукт или целую новую систему.

Итак, но безопасность — одна из тех, что, вот и плохие новости, она никогда не исчезнет. Мы постоянно находимся в динамичной гонке безопасности с плохими парнями и хорошими парнями. Но я думаю, что мы сможем двигаться намного быстрее, если выйдем из этого образа мышления, что для каждой проблемы безопасности есть продукт. Должно быть, наша инфраструктура является реактивным механизмом, и мы агрессивно используем машинный интеллект, чтобы понять, когда нужно реагировать.Но эта реакция не требует замены всей инфраструктуры, изменения нашей архитектуры, чтобы реагировать. Если вы войдете в этот режим, вы сможете двигаться быстрее, чем противники, и у вас будет подход к внутренней безопасности на уровне системы, что является большим сдвигом для людей, но, по логике, единственным местом, куда мы сможем добраться. любой вид успеха, когда мы начинаем думать о масштабах этого будущего, стоящего перед нами.

Laurel: Мне нравится фраза «машинный интеллект», потому что это действительно так.Это должно быть во всей системе, независимо от того, создаете ли вы хорошее нападение или лучшие системы, чтобы реагировать все быстрее и быстрее. Это не просто искусственный интеллект, это не просто машинное обучение. На самом деле это комбинация того и другого, которая позволяет вам делать гораздо больше. А также возлагает большие ожидания и нагрузку на людей, создающих эти системы, чтобы они работали определенным образом. Итак, я знаю, что вы являетесь членом совета директоров Cloud Foundry, и открытый исходный код важен, но это своего рода корень открытого исходного кода, верно, вы думаете о том, как мы все можем работать вместе и своего рода демократизировать эту технологию таким образом, чтобы все кто делает ставку, действительно что-то выигрывает в конце.

Джон: Ага. Нет, конечно. Я имею в виду, как мне кажется, методологии с открытым исходным кодом — эта идея разработки на основе сообщества, кстати, не нова и не уникальна для открытого исходного кода. Я работаю в органах по стандартизации уже 20 с лишним лет. И если вы войдете в IEEE [Институт инженеров по электротехнике и электронике] или IETF [Инженерная группа Интернета], это будет сообщество. Это немного медленнее, потому что в нем больше Правил порядка Роберта и подходов. Но идея в том, что я всегда был убежден, что лучшая технология — это та, которая построена при дневном свете, и что не один умный человек в бэк-офисе где-то придумывает решение проблемы.Вы бросаете свою проблему на обсуждение, и вы, как сообщество, работаете над ее решением. У вас есть несогласные голоса и консенсус.

Что интересно в нынешнем мире с открытым исходным кодом, так это то, что по сравнению с органами стандартизации традиционные органы стандартизации, которые движутся очень медленно, может потребоваться десятилетие, чтобы выпустить стандарт в IETF, открытый исходный код просто движется быстрее, он устранил некоторые из бюрократия. В нем говорится, что мы не собираемся предполагать, как вы выполняете работу, но мы собираемся настаивать на том, чтобы это было консенсусом сообщества, чтобы сообщество продвигалось вперед по этому пути.

Сегодня у нас действительно есть проблема с открытым исходным кодом, и это то, что открытый исходный код все еще имеет изолированную проблему. Проекты с открытым исходным кодом обычно не являются проблемами системного уровня. Они есть, у нас есть группа, которая создает Kafka, или у нас есть группа, которая занимается Hadoop, и у нас есть группа, которая занимается созданием Kubernetes и CNCF [Cloud Native Computing Foundation]. И это замечательно. Но единственный способ, которым это действительно работает, — это если эти проекты с открытым исходным кодом начнут объединяться, потому что никто не решает цифровой результат ни с одним из них.Kubernetes, как бы он ни был хорош, сам по себе ничего не делает, если честно, с точки зрения бизнес-результатов. На нем должна быть рабочая нагрузка, должен быть поток данных, он должен работать в инфраструктуре.

Итак, я думаю, что есть два вывода из мира открытого исходного кода. Во-первых, разработка на базе сообщества, независимо от того, была ли она реализована в стандарте или с открытым исходным кодом, — это самый быстрый способ для людей разобраться во всем, и мы должны принять его, расширить и использовать везде, где мы можем.Просто он работает лучше. Во-вторых, даже если мы проделаем такую ​​работу над определенным компонентом, мы должны взять принципы такого мыслительного процесса, чтобы взглянуть на вещи с более широкой перспективы, с точки зрения открытых инноваций, и применить их в архитектуры системного уровня. Одним из лучших примеров этого является то, что мы только что затронули ранее, а именно 5G. Сейчас в мире ведутся огромные споры о том, как следует строить 5G. Существует традиционный подход Legacy 3GPP [3rd Generation Partnership Project], который гласит: ах, хорошо иметь компоненты, но мы будем очень, очень структурированными и дисциплинированными, и не будет много места для инноваций. потому что мы решили, что такое 5G.Вот ответ; иди реализуй это.

Я не согласен с этим подходом, потому что он был построен на основе давно устаревших технологий. Есть новый способ мышления, который гласит: эй, мы все еще хотим достичь того же результата, мы все еще верим в те же интерфейсы и стандарты, но то, как вы на самом деле это выполняете, должно быть непредубежденным в отношении того, как вы делать виртуализацию, и как вы подключаетесь к оборудованию и как вы открываете сеть радиодоступа. И этот уровень мышления напрямую связан с тем, как люди думают в сообществах с открытым исходным кодом и в современных проектах разработки программного обеспечения.Итак, мы наблюдаем это интересное столкновение, назовем его миром открытой экосистемы и миром телекоммуникаций, которое действительно вызывает большой стресс и вызывает интересную эволюцию экосистем 5G. Но для меня это очень положительный результат, потому что эта технология настолько важна, что нам лучше делать это правильно. И у нас есть множество доказательств того, что открытый исходный код, открытые экосистемы, открытые системы на самом деле являются более быстрым и лучшим способом достичь превосходного результата для многих вещей, которые люди пытались сделать другими способами.

Итак, посмотрим, как это будет развиваться, но открытый исходный код как концепция и модель развития сообщества повлияли не только на проекты, в которых используется открытый исходный код.

Laurel: И мне это нравится Этакая энергия и азарт, а особенно, опять же, слияние. Мы собираем всех вместе, чтобы это изменение произошло. Кстати, как вы это делаете в Dell? Как вы стратегически думаете об ИИ и руководите этой огромной компанией? Столько разных команд, у вас прекрасные люди и замечательные команды.Но как вы думаете об этом со стратегической точки зрения и как вы советуете другим лидерам думать об ИИ и машинном интеллекте так, чтобы это имело смысл, возможно, открыто, что бросает вызов тому, как они вели бизнес раньше?

Джон: Да, да. И общий ответ на этот вопрос: в Dell мы — огромная компания, охватывающая практически все аспекты инфраструктуры, от аппаратного обеспечения без покрытия до стеков приложений и сред разработчика.Мы просто очень большие и очень широкие, что является частью ценностного предложения компании. Одна из вещей, которую мы поняли на раннем этапе, заключалась в том, что когда ты такой большой, у тебя действительно должны быть какие-то руководящие принципы. Вокруг этого должна быть какая-то основа. И поэтому мы очень дисциплинированы, имея стратегию, имея Полярную звезду, понимая четкие роли и обязанности. Но убедившись, что мы понимаем, что реализации, когда вы делаете что-то большое, например периферийное устройство или облако, будут происходить во многих местах.Но если у вас нет структуры, в которой все понимают, зачем вы это делаете, с какими первыми принципами вы будете бороться.

Например, совсем недавно мы приняли некоторые решения о том, как Dell позиционирует себя на периферии. И они высокоуровневые, но они определяют то, как думают наши разработчики. Например, мы считаем, что ребра не являются автономными объектами. Ребра — это продолжение облачных операционных моделей. Вы не создаете край, чтобы создать край. Вы создаете границу для расширения своей облачной архитектуры, будь то общедоступная или частная облачная среда или гибридная многооблачная среда, в реальный мир.И это звучит очень тонко, но если вы не примете это решение внутри компании, то вы просто бросаете кости, чтобы увидеть, создают ли ваши команды больше разрозненных структур или действительно создают расширение вашего основного ценностного предложения, а именно: построить мультиоблако. И поэтому, имея эту Полярную звезду, все становится ясно. В других примерах в Edge мы приняли решение, что, по нашему мнению, края должны быть платформами. Теперь это звучит очень очевидно, за исключением того, что сегодня большинство ребер представляют собой отдельные разрозненные хранилища для конкретной рабочей нагрузки.

Кто-то решает, что я хочу вывести свою структуру ИИ на фабрику, поэтому я создам преимущество.Даже некоторые общедоступные облака фактически построили очень узкие индивидуальные разрозненные хранилища, которые расширяют лишь некоторые функции общедоступного облака. Ничего больше. Теперь, когда мы начали смотреть на это, мы сказали: подождите минутку. Edge — это возможность непрерывного взаимодействия. У вас будет много непрерывных переживаний. И если вам нужно создать преимущество для каждого из них, вы сделаете рынок периферийных устройств чертовски похожим на рынок безопасности, чего мы не хотим делать. Рынки безопасности: если вы войдете в центр обработки данных безопасности на предприятии, вы найдете стойку с оборудованием.На каждом элементе снаряжения есть свой логотип и он выполняет одно предназначение. Мы не хотим, чтобы край выглядел так. Поэтому мы приняли решение, что край должен быть платформой. То, что мы должны построить, — это горизонтальные возможности. Мы должны признать, что это ребро может быть использовано для задачи искусственного интеллекта, это может быть задача промышленной автоматизации, это может быть задача видеонаблюдения.

Нам нужно иметь, возможно, несколько разных периферийных архитектур для различных подходов, но вы не пытаетесь создать единый вертикально-ориентированный бункер для каждой пограничной проблемы.Вы пытаетесь создать платформу, которая позволит клиенту решать свои задачи уже сегодня. И когда они сталкиваются со своей следующей проблемой на грани, им просто нужно вставить код в платформу, а затем работать на грани, а не создавать новую границу. Надеюсь, то, что я только что сказал, совершенно очевидно, но большинство людей не принимает таких решений. Так что в Dell мы делаем. Мы принимаем первоочередные решения о том, какова наша философия? Как мы думаем о вещах? Затем мы превращаем их в архитектуры, которые точно описывают техническую работу, которую необходимо выполнить, но мы не заходим так далеко, чтобы диктовать вплоть до реализации и продукта, как именно они будут вводить новшества, чтобы достичь этого результата.В этом волшебство наличия отличных команд НИОКР. Они уходят, и они выясняют, как лучше всего создать продукт. Они новаторски в этом отношении, но все это объединяется в систему.

Фактически, сегодня я возглавляю усилия, чтобы в основном убедиться в этих шести огромных областях внутри Dell, что мы единообразны в нашей архитектуре, что мы управляем ими как компания на системном уровне. Они включают в себя эволюцию облака, эволюцию в новую экосистему данных, данные в движении и то, как мы там играем.Это край и то, как мы расширяем ИТ в реальном мире. Это искусственный интеллект и машинное обучение, и именно так мы превращаем всю технологическую экосистему в другое разделение труда между людьми и машинами вокруг задач мышления. Это 5G, это большое сочетание телекоммуникаций, ИТ и облачного мира, сталкивающихся друг с другом. И мы считаем, что в нем действительно должны преобладать облачные технологии и ИТ, и это должна быть современная инфраструктура. И, наконец, о безопасности, и мы коснулись этого вопроса о внутренней безопасности.Это гигантские вещи, но чтобы ответить на ваш вопрос, в такой компании, как Dell, или в любой другой компании, вам нужно знать, каковы ваши северные звезды, что вас ждет?

В нашем случае это та большая шестерка. У вас должна быть точка зрения, описывающая первые принципы и структура, описывающая игровое поле, а затем вам нужна структура, которая реализует это, чтобы донести это сообщение до вашего сообщества разработчиков, в ваши группы продуктов, в вашу обслуживающую организацию. в ваших маркетинговых командах, так что все они работают на правильном игровом поле с правильными, назовем это сценарием.Но вы не хотите быть настолько строгими, чтобы помешать им вводить новшества и то, как они реализуют и придумывают разные темпы. Это баланс между свободой передвижения разработчика и наличием фреймворка, архитектуры и Полярной звезды. Вы понимаете это правильно, вы можете ориентироваться в технологиях. Но если вы упускаете «Полярную звезду», вы упускаете рамки или у вас нет свободы передвижения по инновациям, вы действительно не добьетесь успеха. Так что для нас это действительно три больших проекта.

Лорел: Отлично. Мы могли бы потратить целый день на разговоры о периферийных вычислениях и обо всем остальном, но я очень ценю ваше время здесь сегодня, Джон. Спасибо, что присоединились к нам сегодня в фантастической беседе о Business Lab.

Джон: Да, большое спасибо, что пригласили меня.

Laurel: Это был Джон Роуз, президент и главный технический директор по продуктам и операциям Dell Technologies, с которым я разговаривал из Кембриджа, штат Массачусетс, где расположены MIT и MIT Technology Review, с видом на реку Чарльз.

Вот и все в этом выпуске Business Lab. Я твой хозяин, Лорел Рума. Я директор Insights, специализированного издательского подразделения MIT Technology Review. Мы были основаны в 1899 году в Массачусетском технологическом институте. И вы также можете найти нас в печати, в Интернете и на ежегодных мероприятиях по всему миру. Для получения дополнительной информации о нас и шоу посетите наш веб-сайт по адресу technologyreview.com.

Шоу доступно везде, где вы получаете свои подкасты. Если вам понравился этот эпизод, мы надеемся, что вы уделите время, чтобы оценить нас и оставить отзыв.Business Lab является продуктом MIT Technology Review. Этот эпизод был спродюсирован Collective Next. Спасибо за внимание.

4 лучших варианта использования Alexa в каждой комнате вашего дома

Alexa может быть полезен на кухне.

Местонахождение, местонахождение, местонахождение. Место, где вы размещаете свой умный динамик Amazon Echo, важно для получения максимальной отдачи от Alexa. Но дело не только в комнате, в которой вы размещаете свое устройство Echo; это также зависит от того, какой динамик у вас есть, для чего вы используете Alexa и в какой комнате вы проводите больше всего времени.

Например, у Echo Show есть чистый дом на кухне для поиска рецептов, но также неплохо иметь в спальне, если вы хотите заснуть за просмотром фильмов Amazon Prime.Но Echo Dot может лучше всего работать в вашей гостиной, где вы можете управлять плейлистами и устройствами умного дома, или на кухне для установки таймеров.

Вот лучшие варианты использования вашего устройства Amazon Echo в любом месте вашего дома. Сообщите нам в комментариях, где вы храните свою умную колонку.

Наш еженедельный информационный бюллетень помещает лучшие советы Amazon по умным динамикам прямо в ваш почтовый ящик.

Почему ваш Amazon Echo полезен в вашей гостиной

Если вы проводите много времени за просмотром Netflix дома, но хотите, чтобы динамики вашего телевизора были громче, вы можете использовать динамики Echo для усиления громкости и даже создания эффекта объемного звука (для этого мы рекомендуем Echo Studio).Для этого вам необходимо подключить устройство Echo к смарт-телевизору или Fire Stick.

Поскольку гостиная часто является местом развлечений, установка Amazon Echo там также может быть отличным вариантом для семейных игровых вечеров с Alexa.

Лучший способ использовать Alexa в своей спальне

Если вы похожи на меня, вам нужен фоновый шум, чтобы заснуть ночью. Или, может быть, вы просто хотите посмотреть фильм в своей спальне, не вытаскивая ноутбук и не покупая дополнительный телевизор. В этом случае установка эхо-шоу в спальне может помочь удовлетворить обе эти потребности.Он также отлично подходит для быстрого просмотра прогноза погоды на неделю.

Однако, если подсветка дисплея Echo Show не дает вам заснуть, вы всегда можете просто поставить точку Echo Dot в своей комнате и вместо этого слушать плейлист для глубокого сна на безэкранном устройстве. Эхо-точка с часами также является хорошим вариантом, чтобы вы всегда знали, который час.

Кроме того, если вы беспокоитесь о конфиденциальности с помощью Echo Show, вы можете выключить камеру или накрыть объектив наклейкой.

Эхо-шоу отлично подходит для просмотра фильмов в постели.

Alexa может стать отличным инструментом в вашем гараже

Если вы проводите много времени в своем гараже, вам достаточно динамика Echo Dot или Echo (2020). Например, вы можете слушать музыку во время работы и спрашивать Алексу, который час, если у вас в гараже нет часов. Кроме того, если у вас есть умное устройство для открывания гаражных ворот, вы можете просто попросить Алексу открыть дверь гаража для вас.Обратите внимание, что ваш гараж должен находиться в зоне действия Wi-Fi, чтобы ваше устройство Echo работало.

Если кому-то, с кем вы живете, нужно поговорить с вами, он может сделать это, не заходя в гараж, подключив динамик Echo. Это означает, что вы можете продолжить работу над своим проектом без грубости. И вы также можете передать им сообщение.

Однако, если ваш гараж время от времени становится немного пыльным, убедитесь, что вы держите динамик Echo в чистоте для обеспечения качества звука.

Как Alexa лучше всего работает на вашей кухне

Вы проводите много времени на кухне, от приготовления утреннего кофе до готовки и ужина.Amazon Echo необходим для измерения конверсий и прослушивания музыки, наслаждаясь любимым блюдом. Но использование эхо-шоу для поиска рецепта с помощью голосовой команды, сопровождение кулинарного видео или музыкальных текстов является обязательным.

Сейчас играет: Смотри: Лучший скрытый талант Алексы позволяет вам создавать свои собственные команды

3:32

Amazon Echo также можно использовать для управления устройствами умного дома на кухне.Например, если ваша кофеварка подключена к умной розетке, вы можете создать распорядок или попросить Алексу начать варить кофе за вас.

Если вы кладете динамик Echo на кухню, держите его подальше от раковины, чтобы не повредить его водой. Если возможно, поместите его на полку, чтобы не пролить на него соусы или другие продукты и не допустить попадания крошек — вот как безопасно очистить динамик, если это произойдет.

Теперь, когда вы знаете, где разместить устройство Echo, вы также должны знать эти четыре худших места для размещения Amazon Echo у себя дома.Кроме того, вот как создать плейлист Amazon Echo, используя только свой голос, и пять способов настроить Alexa для лучшего взаимодействия с Amazon Echo.

мегафон со смартфоном Фотография, картинки, изображения и сток-фотография без роялти. Изображение 89785227.

Мегафон со смартфоном

Таблица размеров

Используете это изображение на предмете перепродажи или шаблоне?

Распечатать Электронный Всесторонний

3600 x 2400 пикселей | 30.5 см x 20,3 см | 300 точек на дюйм | JPG

Масштабирование до любого размера • EPS

3600 x 2400 пикселей | 30,5 см x 20,3 см | 300 точек на дюйм | JPG

Скачать

Купить одно изображение

6 кредита

Самая низкая цена
с планом подписки

• Попробовать 1 месяц на 2209 pyб
• Загрузите 10 фотографий или векторов.
• Нет дневного лимита загрузок, неиспользованные загрузки переносятся на следующий месяц

221 ру

за изображение любой размер

Цена денег

Ключевые слова

Похожие изображения

Нужна помощь? Свяжитесь со своим персональным менеджером по работе с клиентами

@ +7 499 938-68-54

Мы используем файлы cookie, чтобы вам было удобнее работать.Используя наш веб-сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie, как описано в нашей Политике использования файлов cookie

Усиление голоса: Какие устройства будут усиливать мой голос?

На рынке доступно несколько аналогичных устройств усиления голоса, предназначенных для усиления более тихого голоса. Вот несколько вариантов, которые вы, возможно, захотите изучить:

• Беспроводной усилитель голоса WB711 от WinBridge (доступен по адресу amazon.ca ) — это небольшой усилитель с беспроводной гарнитурой, предназначенный для усиления голоса пользователя для небольших групп.Устройство компактно, его можно разместить на расстоянии до нескольких футов, и оно рассчитано на восемь часов использования. Этот продукт стоит около 90 долларов (канадских долларов).
• ChatterVOX 6 Voice Speech Amplifier от ChatterVOX (доступен от Harris Communications) — это персональный речевой усилитель, который предназначен для повышения голоса говорящего примерно на 22 децибела на расстоянии около 3,3 фута. Время работы устройства составляет от 8 до 10 часов. Компания Special Needs Computers предлагает это устройство вместе с опциями для нескольких периферийных устройств, таких как различные микрофоны и зарядные устройства, за дополнительную плату.Это устройство стоит около 280 долларов США плюс стоимость доставки от Harris Communications. В компании Special Needs Computers этот продукт стоит около 535,50 долларов (канадские доллары).

Один из вариантов, который может вас заинтересовать, — это использовать приложение, чтобы заставить микрофон вашего смартфона отправлять ваш голос на усилитель или внешний динамик, например динамик Bluetooth.

Для устройств iOS:

• Microphone Live от VonBruno — бесплатное приложение, предназначенное для использования микрофона на вашем устройстве iOS для передачи вашего голоса на другой источник, например на динамик или усилитель.У приложения есть платная версия VonBruno Microphone, которая стоит около 7 долларов (канадские доллары). Если вы хотите понять, как работает приложение, посмотрите «Превратите свой телефон в мегафон…» от mzzazn.
• AirMic от Haw-Yuan Yang — это платное приложение, предназначенное для подключения устройства iOS к динамикам компьютера через Wi-Fi, предоставляя пользователю большую площадь для проецирования голоса. Это приложение стоит около 3 долларов (канадских долларов) в магазине приложений.

Для устройств Android:

• «Микрофон» от Gaz Davidson позволяет подключить микрофон телефона к внешнему динамику или усилителю.Это приложение бесплатно в магазине Google Play.
• WO Mic от Wolicheng Tech позволяет подключить телефон к компьютеру через Bluetooth, USB или WiFi. Это приложение бесплатно в магазине Google Play, но для удаления рекламы предлагается покупка в приложении.

Чтобы узнать больше о том, какой усилитель лучше всего подходит для ваших нужд, вы можете изучить различные руководства по покупке и обзоры на эти усилители голоса, такие как «10 лучших усилителей голоса» из Ezvid Wiki.

Apple Watch: скрытая история успеха подкастинга | от MegaphonePods | MegaphonePods

Приложение Apple для носимых технических подкастов быстро растет и идет в ногу с отраслевыми тенденциями

By Luke Riley

Осенью 2018 года пользователи Apple Watch получили возможность слушать свои подкасты прямо с устройств на своих запястья, без необходимости в телефоне-компаньоне.Официально называемое «Apple Podcasts на Apple Watch», приложение отображается отдельно от iPhone в наших данных о загрузках Megaphone, и мы наблюдали, как оно стало основной платформой для подкастов. Он получает больше загрузок в месяц, чем хорошо зарекомендовавшие себя приложения, такие как Stitcher, Castbox и Overcast, и больше загрузок, чем все умные колонки вместе взятые. Это оставило нам множество вопросов о том, кто эти слушатели и может ли их поведение отличаться от поведения тех, кто использует другие приложения. Оказывается, они действительно слушают несколькими уникальными способами.

Когда мы составляем график загрузок мегафона в час в день за последние три месяца (из выборки штатов по всей стране с поправкой на местные часовые пояса), выявляются две вещи. Во-первых, Apple Podcast на Apple Watch загружается с пиком в 7 утра и 10 вечера, в отличие от всех других загрузок, которые достигают пика во время поездки на работу и обычно остаются самыми высокими в течение рабочего дня. Во-вторых, непропорционально большое количество загрузок с Apple Watch происходит посреди ночи по сравнению с общей долей загрузок с Apple Watch.Мы думаем, что эти ночные загрузки связаны с тем, как Apple Watch синхронизируют последние выпуски ваших любимых подкастов с телефона во время зарядки. Согласно Apple : «Подкасты загружаются, когда Apple Watch подключены к источнику питания и помещены рядом с вашим iPhone. Эпизоды, загруженные на Apple Watch, доступны, даже если iPhone находится вне досягаемости ».

Примечание. Apple Watch также могут транслировать эпизоды, которые не были синхронизированы заранее, с помощью подключения сопряженного телефона или собственной сотовой службы часов, в зависимости от вашей модели.

Эта тенденция прослеживается в течение дня для всех штатов, но наиболее резко для большего количества сельских штатов. Когда мы разделяем Apple Podcasts на процентные линии Apple Watch, чтобы показать четыре разных штата, мы видим, что Оклахома и Юта имеют гораздо более высокую долю загрузок с Apple Watch, чем Калифорния и Нью-Йорк, особенно поздно ночью.

Когда мы составляем карту процентной доли загрузок с Apple Watch, большее количество сельских штатов имеет более высокую долю загрузок с Apple Watch.

Эта тенденция сохраняется, когда мы составляем диаграмму для всех 50 штатов и Вашингтона, округ Колумбия, по процентной доле сельского населения, определенной переписью, по сравнению с их долей загрузок с Apple Watch в течение трех месяцев.