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邊緣設備和原始個人數據
我脫水了嗎?
我的數字孿生體
面向未來的創新
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AI適合跑步者和運動員:我們取得了出色的進步

Apr 22, 2025 am 11:12 AM

AI For Runners And Athletes: We’re Making Excellent Progress

這次演講中出現了一些非常有見地的觀點——關於工程學的背景信息,這些信息向我們展示了為什麼人工智能如此擅長支持人們的體育鍛煉。

我將從每位貢獻者的觀點中概括出一個核心思想,以展示三個設計方面,這些方面是我們探索人工智能在體育運動中應用的重要組成部分。

邊緣設備和原始個人數據

關於人工智能的這個想法實際上包含兩個組成部分——一個與我們放置大型語言模型的位置有關,另一個與我們人類語言和我們的生命體徵在實時測量時“表達”的語言之間的差異有關。

Alexander Amini 對跑步和網球都很了解,但他還參與了一家正在徹底改變我們時代人工智能的公司。

在描述人工智能如何為運動員工作時,Amini首先說這是關於“使人工智能能夠存在於數據存在的地方”。

他解釋說——早期的LLM被放在互聯網上,因為邊緣設備沒有運行它們的能力。 Transformer 既昂貴又復雜。

現在,新的模型意味著我們可以在邊緣設備上安裝智能LLM,這將降低成本,同時幫助那些在沒有互聯網接入的地方的運動員。

“它開啟了我們思考與人工智能互動方式的全新維度,”他說。 “人工智能不必一定是(你)將所有數據發送給第三方提供商的東西。它現在可以成為深深融入你生活、你一天中每個階段的東西。”

他的另一個觀點是,通過佩戴這些可穿戴設備,我們獲得了強大的一組數據。這遠遠超出了我們通過交談獲得的信息。

“這實際上歸結於我們與人工智能交流的方式,”他說。

他還進一步闡述了這一點。這是我的解讀:從本質上講,語言是我們用來來回傳遞思想的一組符號。用他的話說,它是“壓縮的”。它不是原始的。相比之下,如果你考慮一下你的身體每微秒都在釋放的所有數據,那就是一種不同的交流媒介。如果人工智能正在獲取所有這些數據並使用它,而不是傾聽你的談話,它就能更多地了解你這個人。

“我們從身體產生的數據不可能通過語言進行壓縮,”Amini 說。 “它是高度多維的,並且是高度表達的信號,對吧?而且它是持續不斷的。數據量巨大,在許多情況下,實際上不可能將我們體能的全部複雜性實時傳輸到這些系統中。這就是為什麼,當我們談到將人工智能帶到我們自己身邊……這就是我們解鎖的東西。”

我脫水了嗎?

Emily Capodilupo 提供了另一個很好的觀點,她設計了一個名為Whoop 的工具。

她解釋說,人類不擅長診斷自己是否脫水。

“我們實際上是脫水判斷的糟糕評判者,”她說。 “人類往往意識不到自己正在脫水。一般來說……你的身體知道很多……但是,如果你手腕上有算法運行,那麼就會有令人難以置信的安全用例,可以幫助你理解你的身體工作強度和你的速度之間的比率:如果它們開始過於迅速地偏離,這可能預示著你即將……撞牆,或者你正在遭受脫水。”

這對作為一名跑步者來說是真實的:如果你考慮嘗試作為人類進行自我診斷,它實際上取決於你是否感到口渴、發熱,或者你可以通過皮膚判斷你是否脫水。人工智能可以更精細地判斷你的身體需要什麼,這對任何配備了這些工具的運動員來說都是一個巨大的優勢。

我的數字孿生體

Jamie 是那天發言的另一個人。他通過一種稱為數字孿生技術的過程對他自己的身體進行了大量研究。

數字孿生只是現實世界中某物的強大模型。我經常使用“替身”這個詞來談論創建系統。這是一個對物理事物或模擬空間中數字世界之外的事物進行高度詳細的模擬。

數字孿生提供了幫助我們改進測量的分析場所。

Jamie 透露,他已經創建了100 個自己的樣本,每個樣本大約花費5000 美元。

“在過去的十年裡,我已經花費了50 萬美元在我的生物學上,測量結果的變化,”他說。 “這些結果變化累積成這個數字孿生體,它可以預測我的未來,預測我所有疾病的風險,我們現在有血液檢測。”

在可及性方面,他引用了威廉·吉布森的話:“未來就在這裡——只是分佈不均。”

“我們現在對基本上所有人類疾病都有血液檢測,”他繼續說道,“其準確性比市場上目前的預測高出五到十倍。”

更進一步,他解釋說,應用新技術的研究所發現,根據收集的數據,一半的受分析患者可以從重大干預中受益。

“在我們對這些進行分析的人中,有一半人,我們發現他們身上有改變人生的可操作信息,這很可能會延長他們的壽命,並且這是計算、預測和分析出來的,”他說。這是一個驚人的統計數據。

面向未來的創新

這三個發現中的每一個都說明了人工智能在幫助我們“微調”生活(為了健康,為了長壽等等)方面的巨大力量。在很多方面,我們不再需要猜測了。

基本上,我們以前認為是科幻小說的大部分內容現在都是真實的。某些工具可能已經上市,也可能尚未上市——到目前為止,我們還沒有看到所有這些技術在我們生活中發揮作用。但這很快就會改變。

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