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人工智能是否會成為電銷機(jī)器人行業(yè)的下一個(gè)熱點(diǎn)?

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必須的,這個(gè)有軟硬件共同決定的。而且我可以負(fù)責(zé)的告訴你,未來的人工智能一定會終端化。

感興趣的同學(xué)直接看下面的干貨。

雖然Android 8.0 Oreo還沒有怎么普及,但近日谷歌開發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)向開發(fā)者放出了首個(gè)Android 8.1的預(yù)覽版。而8.1正式版預(yù)計(jì)將在12月上線。

讓我們先回顧下Android 8.1的主要新功能點(diǎn):

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API(NNAPI),提供機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件加速。

2、通知:一個(gè)APP通知消息現(xiàn)在每秒僅能發(fā)出一次提示音。

3、改善2G以下內(nèi)存設(shè)備的表現(xiàn)。

4、自動填充功能針對APP進(jìn)行優(yōu)化,提供驗(yàn)證器判斷是否響應(yīng)。5、文本編輯更新。

6、程序性的安全瀏覽行為:允許APP對瀏覽行為進(jìn)行安全檢測、規(guī)避威脅。

7、視頻縮略圖生成更精準(zhǔn)。

8、共享內(nèi)存API:Android 8.1(API級別27)引入了一個(gè)新的SharedMemory類。這個(gè)類允許您創(chuàng)建、映射和管理匿名共享內(nèi)存,被多個(gè)進(jìn)程或應(yīng)用程序使用。

9、壁紙色彩管理API:比如黑色壁紙下下拉菜單也會變黑。

10、指紋更新。

谷歌將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API放入電銷機(jī)器人系統(tǒng)底層,相信不光是為了自己的PIXEL內(nèi)部的硬件加速,谷歌還有更大的一盤棋要下。

谷歌不是一家專注軟件的公司,幾年來推出的一系列硬件產(chǎn)品幾乎都廣受好評。同時(shí)谷歌也在不斷模仿隔壁的電銷機(jī)器人和微軟,加大力度磨合自家的軟硬件。

谷歌不是電銷機(jī)器人,旗下的電銷機(jī)器人陣營是一個(gè)開放式的松散的“聯(lián)盟”,起碼現(xiàn)在看來是的。從谷歌最近幾年的動作來看,谷歌想要逐步強(qiáng)化對電銷機(jī)器人系統(tǒng)陣營的掌控力,并且在最新的電銷機(jī)器人8.1上宣布重構(gòu)了所有底層代碼,以求對系統(tǒng)加以最高效率的優(yōu)化,其中目標(biāo)直指眾多軟件開發(fā)商們。

谷歌多次表達(dá)了對目前運(yùn)行在電銷機(jī)器人系統(tǒng)上數(shù)百萬APP應(yīng)用質(zhì)量的不滿,這對于目前正在大力布局人工智能和VR/AR等極具發(fā)展前景的谷歌來說是極為不利的。因此谷歌也想借此來吸引眾多廠家適配最新系統(tǒng)甚至達(dá)成更進(jìn)一步的合作。此次電銷機(jī)器人8.1其中一個(gè)對軟硬件廠商們最具吸引力的功能就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API的加入了。

先說說這個(gè)神秘的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API

說白了一句話,這個(gè)NNAPI可以在電銷機(jī)器人上運(yùn)行訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并且具有硬件加速功能。直接在電銷機(jī)器人上分類圖片或者學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣將變得更為輕松。

谷歌稱新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API是一個(gè)基礎(chǔ)的底層框架,類似TensorFlow Lite、Caffe2這樣。如果設(shè)備上帶有AI加速芯片的話,API將自動使用加速芯片的硬件加速功能;如果沒有的話那就只能用CPU了。谷歌的新Pixel 2電銷機(jī)器人就帶有一個(gè)AI加速芯片(the Pixel Visual Core),之前電銷機(jī)器人發(fā)布時(shí)谷歌也表示這個(gè)加速芯片會在Andriod 8.1中激活。

直接在終端設(shè)備上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是近期的發(fā)展趨勢,這點(diǎn)在最近尤為明顯人工智能,無論是華為麒麟970芯片NPU發(fā)布,還是電銷機(jī)器人A11大力宣傳的深度學(xué)習(xí)加速芯片,本質(zhì)上都是各大廠家在消費(fèi)級終端上布局人工智能相關(guān)功能的專用硬件平臺,這也是提前拉開了消費(fèi)級人工智能終端化的序幕。

與終端化的人工智能相對的是分布式人工智能,這點(diǎn)在目前比較成熟的云計(jì)算行業(yè)中已經(jīng)有了很多的應(yīng)用。這兩個(gè)的對比就好像是大腦和神經(jīng)元的存在,當(dāng)然這樣說難免太籠統(tǒng)了,具體的我會在以后的篇幅中進(jìn)一步闡述。

在終端化的人工智能趨勢中,消費(fèi)級的人工智能,也就是消費(fèi)者手中可控的人工智能相關(guān)產(chǎn)品和功能是我們最需要關(guān)注的。這次我借電銷機(jī)器人8.1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API來大致談一談幾個(gè)消費(fèi)級人工智能終端化的關(guān)鍵因素。

1. 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載在未來幾十年里依舊不可能滿足云端計(jì)算需求

由于現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)都是基于傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)下的計(jì)算機(jī),因此即使云端化以后,依然會受限于傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中所存在的一些瓶頸。其中,可能存在瓶頸的地方有:計(jì)算速度、存儲速度和傳輸速度。對于一顆2GHz主頻、八核心的 CPU,其每秒最大運(yùn)算速度為320億次,而在64位系統(tǒng)下,去數(shù)據(jù)最大吞吐量為256GB/s。

相比于高速的計(jì)算速度,傳統(tǒng)框架下的計(jì)算結(jié)構(gòu)依舊遠(yuǎn)不能滿足未來人工智能計(jì)算需求,拋開儲存設(shè)備的速度不談,就目前的網(wǎng)絡(luò)傳輸速度來看,如果普通CPU計(jì)算速度為100,4G的最快理論速度僅為0.005,即使5G也不過是0.15左右,這差的可不是一個(gè)數(shù)量級了。

這還沒有考慮到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)傳輸成本。即使在未來網(wǎng)絡(luò)傳輸成本大幅降低,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載也是一個(gè)大問題。在無線的環(huán)境里,數(shù)據(jù)精度和速度總要大打折扣,這對需要高速計(jì)算的云端人工智能來說無疑負(fù)面的。

2. 無法滿足個(gè)性化需求

互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起,讓我們看到社交和尊重的需求開始被逐漸滿足,其中社交的發(fā)達(dá)程度更是達(dá)到了前所未有的水平。但人的自我實(shí)現(xiàn)需求仍是難以滿足的。

根據(jù)馬斯洛需求層次理論,個(gè)性化需求是人類最終極的目標(biāo)。而人工智能同樣是為我們每個(gè)人類個(gè)體服務(wù)的,落實(shí)到每個(gè)人的個(gè)性化需求時(shí),云端的劣勢變暴露無遺?!耙粚σ弧钡亩ㄖ品?wù)必然會從一開始的大企業(yè),高層消費(fèi)人群進(jìn)一步擴(kuò)展到每一個(gè)社會群體人工智能,最后直指每一個(gè)個(gè)體內(nèi)心的滿足感,幸福感。這是未來人工智能一個(gè)美好愿景,要想實(shí)現(xiàn)它,終端化是不可繞過的途徑。

3. 信息安全是終端化的最重要因素

除了減少延遲和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載外,更重要的是敏感數(shù)據(jù)不會流出用戶的設(shè)備——而這也是“大數(shù)據(jù)”興起之后普通用戶最大的擔(dān)心之一。

根據(jù)官方放出的消息,仔細(xì)查看此次電銷機(jī)器人8.1的功能更新,你會發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)開發(fā)者越來越注重用戶的數(shù)據(jù)安全性。

在Android 8.1系統(tǒng)上,谷歌為其添加了一個(gè)全新的安全協(xié)議“DNS over TLS”,簡單來說,就是可以避免讓互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商暗自偷偷觀察我們在網(wǎng)上的一舉一動。

目前的DNS協(xié)議中,主要采用的是UDP或TCP協(xié)議?;ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)提供商想要了解用戶的一些網(wǎng)絡(luò)瀏覽數(shù)據(jù),比如訪問了哪些網(wǎng)站,還是相對簡單的。而啟用了TLS協(xié)議后,服務(wù)器能夠在幾納秒內(nèi)完成域名解析,用戶可以在這個(gè)時(shí)間里完全杜絕提供商的偷窺行為。

如果將數(shù)據(jù)云端化,實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)能否保證云端安全,甚至能不能保證在傳輸過程中保證安全性,這都是大難題。

只有將數(shù)據(jù)終端化,計(jì)算終端化,才能有效避免這個(gè)大坑。對于終端來說,那些要求低計(jì)算延遲以及對于數(shù)據(jù)安全性非常敏感的應(yīng)用就需要把人工智能算法全部在終端實(shí)現(xiàn),或者至少在終端完成一些預(yù)處理運(yùn)算然后再把少量運(yùn)算結(jié)果(而不是大量的原始數(shù)據(jù))傳送到云端完成最終計(jì)算,這就需要移動終端硬件能夠快速完成這些運(yùn)算。因此,移動端硬件完成這些運(yùn)算必須同時(shí)滿足高速度和低功耗的要求。

數(shù)據(jù)是人工智能的根本,終端化只是一個(gè)結(jié)構(gòu)形式。但是對于用戶來說,終端化的人工智能能給我們帶來更好的體驗(yàn),更低的成本,更強(qiáng)的安全性。這才是消費(fèi)級人工智能應(yīng)該有的樣子,也是以后必然的發(fā)展趨勢。

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