人工智能（AI）是一个试图模拟人类行为的系统，更具体地说是一个电气和/或机械实体，它模拟对输入的响应，类似于人类的行为。这方面最好的具体例子是语音识别，系统需要理解口语术语、缩写、代词以及标准单词，以便像与最好的朋友交谈一样做出反应。人工智能的关键是从传感器或传感器组合中获取输入，并根据目标确定适当的响应。例如，家庭安全系统的目标是保护家庭。它必须确定振动和声音传感器的输入是否与破碎窗户的输入匹配，如果匹配，则触发警报并通知当局。它试图匹配的行为，如果你在沙发上，窗户被打碎你会听到它，认出它，并运行拨打紧急服务。
什么是机器学习（ML）？
机器学习（ML）是系统在重复使用后自我改进的能力。这样做的目的是，它可以利用收集到的数据来提高自身的能力和改进。ML是创建人工智能的副产品，因为研究人员需要一种方法来改进他们对输入的响应，而无需经常手动更新系统，而不是让系统自行更新和变得更好。ML通常是一种计算机算法，用于开发语音识别等解决方案。
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是机器学习的一种实现，尽管它是一种具有许多层次的非常高级的实现。与ML不同，它在单个流中接受输入并做出决策，ANN有几个节点，每个节点都根据数据做出贡献。更改一个节点的行为也会影响其他节点。这创造了一个更复杂的结构，与人脑非常相似。
无线物联网中的人工智能和机器学习
物联网最令人期待的发展之一是人工智能和机器学习的融合。通过使物联网设备具有可培训性、可操作性以及从环境中提取信息和学习的能力，这些设备将变得更具情境意识，并最终实现许多创新应用价值。
物联网系统有许多层，可以在其中实现AI/ML。每一层都可以做出不同的决策，并提供不同的价值主张。底部的数据量最少，通常只有区域管辖权。当你往上走的时候，会有更多的数据需要计算，决策会变得更大，对系统的影响也会更大。离顶端越近，数据到达顶端所需的时间就越长，决策传递和网络最终用户看到反应所需的时间也就越长。例如，您不希望语音识别总是一路到云端，几秒钟后才能恢复，您希望在本地计算语音识别，以便获得快速响应，从而获得良好的用户体验。
人工智能和机器学习引入物联网无线设计中的优势包括：
- 显著节约成本
- 减少带宽使用
- 更快的设计时程
- 更小尺寸的设计和更低的功率操作
- 更强的数据隐私和安全性
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