18、上下文感知泛在环境中的 AI 技术探索

上下文感知泛在环境中的 AI 技术探索

1. 上下文感知概述

在早期的上下文感知应用中，上下文的概念仅包含少量数据，多数研究聚焦于时间、位置等少量数据。而更复杂的方法倾向于结合多个上下文值来生成新的上下文信息。例如，有人将主要上下文定义为位置、实体、活动和时间，这些可作为其他上下文信息源的索引。我们也打算结合上下文来确定新的、更抽象的上下文，但不局限于先验定义的上下文维度集合，而是旨在开发一种通用的推理基础设施。

2. 相关框架介绍

• Stick - e Notes ：该框架围绕电子便签的概念开发，用户可将笔记（文本、HTML 页面、声音、视频、程序等）与不同上下文（位置、白天时间等）关联。当事件再次发生时，相关笔记会被激活，它为构建上下文感知应用提供了基础。
• Cooltown ：此项目旨在基于 Web 建立上下文模型，特别是“Web 存在”的概念。其核心思想是将虚拟服务与物理实体关联，把物理实体分为人、地点和事物，并将其访问方式扩展到 Web 内容的虚拟世界，通过“Web 存在”上下文来表示，实现信息系统与物理世界的连接。
• Context Toolkit ：这是佐治亚理工学院多项研究活动的成果，用于构建支持上下文感知应用开发的架构。它采用面向对象的方法，包含三种对象：
  • 上下文小部件（Context widgets） ：是隔离应用与上下文感知活动的软件组件，由属性（可供其他组件使用的上下文信息“片段”）和回调方法（表示小部件可通知的事件