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为什么说人工智能大爆发不在云端,而在手机端

2017-07-31 10:20 来源:网络整理

有人戏称,CES 2017 已变成了人工智能博览会。而且,在此次CES开幕之前,Alpha Go 的升级版Master连克60位人类围棋界的顶尖高手,让人类惊呼人工智能浪潮已势不可挡。

为什么说人工智能大爆发不在云端,而在手机端

在本次CES 上,看到的虽然是自动驾驶、无人机、机器人、智能家居等各种炫酷的产品,但背后的驱动力都是人工智能,以致有媒体称“人工智能主宰了本次CES”。

然而,作为移动互联网时代最重要的设备,手机跟随人工智能的步伐似乎落后了,尚未呈现太多耀眼的亮点。哪里有差距,哪里就有机会。手机厂商卯足了劲拥抱人工智能,因为谁最快开发出领先的人工智能时代手机,谁就可能获得下一代移动终端的商业先机。

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终端VS云端

手机赶不上人工智能,原因之一在于终端的运算和存储能力还差一点。

2014 年《连线》杂志刊文表示,图形处理单元(GPU)芯片的出现,可以用来满足视频游戏中繁重的视觉和并行计算需求,即每秒需要多次重新计算数百万像素。即,GPU 芯片可以并行运行神经网络,为人工智能的计算和存储提供基础支持。

两年多来,当谈及人工智能计算和存储的时候,大多数还是在聚焦于如何强化云端的运算能力。而对手机终端的考虑,则基本停留在如何更快、更丰富地采集数据,然后传上云端——尽管GPU 芯片价格相对便宜,但仍然未能在手机终端高效处理人工智能运算。也就是说,在“一切皆云”的潮流下,与深度学习相关的处理和计算都放在云端,手机只是一个界面。如果人们想识别一个物体,就要将图像通过网络传输到云端,在比对之后再返回到手机终端。

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在实际的体验中,“从手机到云端,再从云端返回手机”的过程会存在延时的情况,包括人脸识别在内的高度

实时的应用,未来进一步进展将受到限制。因此,将部分人工智能处理能力下放到手机终端成,成为了一大趋势,但需要逐步演进。“在人工智能时代,原来的CPU、GPU 架构都傻了,需要不断的技术进步。”华为消费者业务CEO余承东说,在小小的手机端引入具有人工智能运算的处理器并不容易,因为传统的处理器计算架构很难实现如此高速的运算和低功耗的需求,必须对芯片设计架构上进行大的改变才能支持。

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从事手机研发的业界都知道,无论在哪种应用场景,深度学习所需要的运算量都非常大。如果只用CPU,不仅速度无法支持,功耗也可能非常大。这时候就要采用各种加速器装置,如集成数字信号处理器(DSP)、图形处理器(GPU) 等——而简单的集成显然无法满足需求,这就需要在架构上进行很多优化。

高通公司对手机端的人工智能做了不少尝试:其发布的Zeroth 人工智能平台,可以“聪明地”进行识别,比如可在手机上感应出一些危险行为,从而作出应对以增强其安全性;高通将骁龙820 处理器与Zeroth 的软硬件整合,通过深度学习算法和智能摄像头识别技术,让移动设备具有学习能力,根据周围环境变化作出响应。

为什么说人工智能大爆发不在云端,而在手机端

2016 年11 月,Facebook 副总裁石峰表示,Facebook 在爱尔兰开始测试了新技术,手机上将能够运行人工智能,即在Facebook应用当中推出了神经网络,运算都通过手机来完成。可以说,人工智能的发展此前是在云端“腾云驾雾”,未来是在手机终端“一手掌握”。

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移动的智慧

智慧始于对话。

在2017 年CES,虽然亚马逊CEO 杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)没有发表主题演讲,他的员工也没有布置展台宣传自家产品,但似乎所有人都在讨论亚马逊Alexa。与市面上的语音助理苹果Siri 和微软Cortana 相比,Alexa 是首个通过语音指令驱动的人工智能语音助理软件——也就是说,这是一个能够真正对话的人工智能。

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