Google AI işlemcisi nihayet satışa sunuldu: Bazı insanlar mutlu, bazıları üzgün
Önümüzdeki xxxx yılında rüzgar güneşli olacak ve geniş caddelerde kendi kendine giden araçlar sıralı bir şekilde yüksek hızda geçecekler - şehrin "beyninden" birleşik mesajı alıyorlar ve uçar gibi sürseler bile karşılıklı istikrarı koruyorlar. Arabalar arasındaki mesafe.
Aniden, çok uzak olmayan bir kablosuz baz istasyonunda, ekipman aniden kıvılcımlandı ve aşırı ısındı ve yere düştü.Bir anda, sokaktaki araçlar birbiri ardına çarpıştı ve sahne korkunçtu ...
Çoğu insan için, bu sadece bir bilim kurgu felaket filminden bir sahne olabilir, ancak AI (yapay zeka) endüstrisindeki uygulayıcılar için yansıttığı şey, günümüzün AI teknolojisinin büyük bir eksikliğidir Bulut büyük verisine ve uzak sunuculara aşırı güven.
Sözde AI ekipmanı hiç "akıllı" değil.
Mevcut tüketici elektroniği pazarında, en popüler satış noktası olarak AI'nın her yerde olduğu söylenebilir: akıllı telefonlarda AI fotoğrafçılığı ve AI asistanlarından akıllı hoparlörlerin AI ses etkileşimine, AI cihaz kontrolüne ve birçok yeni gelenlere kadar her yerde olduğu söylenebilir. Otomobil şirketleri yapay zeka araç makinelerini tanıtmayı severler ... Çok ilginç, gelişmiş ve "akıllı" görünüyorlar, ancak aslında bu yapay zeka cihazlarının çoğunun doğada gerçek yapay zeka hesaplama yetenekleri yok. AI işlevlerinin tümü ağ bağlantılarına, büyük verilere ve uzak sunuculara dayanır.
Bu nasıl gidiyor? Aslında, ilke çok basittir: en temsili akıllı hoparlörü örnek olarak alın: aslında, bu aslında sıradan bir hoparlörden ve ağ bağlantılı bir dizi mikrofondan başka bir şey değildir. Kullanıcı ses komutunu haykırdıktan sonra, mikrofon komut sesini kaydetti ve sesin tanınması için metne dönüştürüldüğü ağdaki uzak sunucuya gönderdi; bundan sonra, sunucu "yanıtın" ses metnini yeniden çevirdi Akıllı hoparlöre geri gönderin, hoparlörden çalın veya ilgili işlemi gerçekleştirin, bu sefer "Soru-Cevap" tamamlandı olarak ilan edilir.
Bu tür "AI cihazlarının" aslında büyük ölçüde internete ve ağın diğer tarafındaki sunuculara bağımlı olduğunu ve "IQ" nun tamamen sunucu tarafından toplanan büyük veriler ve sunucuda çalışan algoritmalar tarafından belirlendiğini görmek zor değildir. Sonuç olarak, bu tür yapay zeka tüketici elektroniği ürünlerinin başından itibaren aşılamaz üç kusuru vardır:
Bir: Ağ bağlantılarına aşırı güvenme Ağ bağlantısı kesildiğinde veya ağ kötü durumda olduğunda, kullanıcı deneyimi anında tehlikeye atılır.
İkincisi: Tanıma gerçekleştirmek için kullanıcının sesini kaydetmeli ve yüklemeli ve hatta kullanıcı gizliliğini ihlal ettiğinden şüphelenilen algoritmayı uygulamak için kullanıcı alışkanlıklarını toplamalı ve analiz yüklemeli.
Üçüncüsü: Akıllı sürüş için Endüstriyel Nesnelerin İnterneti ve Araçların İnterneti gibi kullanım senaryoları için, bulut AI'nın yüksek gecikmesi yalnızca hatalara neden olmakla kalmaz, aynı zamanda güvenlik riskleri de oluşturabilir.
Bulut bilişim yapay zekası güvenilir olmadığından, çevrimdışı işlemeye ne dersiniz?
Bu mevcut "AI" ürünlerinin sorunlarını çözmek için elbette en kolay yol, çevrimdışı AI hesaplama yeteneklerine sahip bağımsız bir işlemci birimi yerleştirmektir - söylemesi basit, ancak bir zamanlar uygulanması son derece zordu.
Evet, "bir kereydi", çünkü teknoloji devi Google, düşük güçte, bağımsız AI bilgi işlem için tasarlanmış özel bir vektör işlemci (Tensor) olan, bağımsız olarak geliştirdiği Edge TPU yongasını yalnızca birkaç gün önce gösterdi. İşlem Birimi, kısaca TPU).
TPU Edge'i özel kılan nedir? Her şeyden önce, AI kodunu temel mimariden çalıştırmak için tasarlanmıştır.Basit AI kararlarını ve öğrenmeyi gerçekleştirirken, TPU Edge'in İnternet'e bağlanması gerekmez ve hesaplamaları ve çıktı sonuçlarını doğrudan makinede tamamlayabilir. Bu, kullanıcı gizliliğini sızdırmayacağı ve hesaplama gecikmesinin daha düşük olduğu anlamına gelir.
İkincisi, Google'ın TPU ailesinin en son nesli olan TPU Edge, boyut ve güç tüketimi açısından optimize edilmiştir.Sadece boyutu, çoğu genel amaçlı işlemciden çok daha küçük olmakla kalmaz, hatta diğer işlemciler ve sensörlerle bağlantı kurma yeteneğine de sahiptir. Google'a göre bu, TPU Edge'in akıllı endüstriler ve IoT cihazları gibi sınırlı hacme ve güç tüketimine sahip cihazlarda kullanılmasına izin vermek. Ancak bu tür bir bağlantı yardımcı olamaz ama insanları düşündürür - cep telefonlarına ve tabletlere kurulma potansiyeli de var mı?
Bilmeseniz de TPU gerçekten güçlü
Çoğu insan için, "Google işlemcisi" ilk bakışta kulağa alışılmadık geliyor, ancak aslında Google veya TPU tarafından bağımsız olarak geliştirilen AI işlemcisi birkaç yıllık bir geçmişe sahip olmakla kalmıyor, aynı zamanda halk tarafından da kullanılıyor. Önünüzde "manzara sonsuzdur" ~
Mayıs 2017'de, Çin'deki Wuzhen Go Zirvesi'nde Google'ın yapay zeka oyuncusu "Alpha Go", dünya şampiyonu Ke Jie'yi düz setler halinde mağlup ederek birçok Çinli insana ilk kez sezgisel bir yapay zeka (yapay zeka) anlayışı sağladı. Bilirsiniz, ama birçok insanın bilmediği şey, o zamanlar Alpha Dog'un yıllar önce IBM Deep Blue gibi aptal bir süper bilgisayarı temel almamış olması, Google tarafından bağımsız olarak geliştirilen yüksek performanslı bir TPU ile zaten çalışıyor olmasıdır. Yukarı.
Yalnızca birkaç ay sonra Google, Ekim 2017'de "profesyonel oğul" cep telefonu Pixel 2 / 2XL'yi piyasaya sürdü. Yalnızca tek bir arka kamerası olan bu cep telefonu, piyasaya sürüldükten sonra cep telefonu kamera listesini taradı. Çekim için yalnızca tek bir kamera kullandığı arka plan bulanıklığı efektinin, daha önce çok sayıda çift kameralı telefondan daha iyi olduğunu bile buldum. Pixel 2 / 2XL neden bu kadar yüksek fotoğraf çekiyor? Kısa bir süre sonra, bazı medya organları onu söktü ve temelde TPU'nun "küçültülmüş bir sürümü" olan kamera hesaplamalarını idare etmek için Google tarafından bağımsız olarak geliştirilen bir AI birimini entegre ettiğini buldu.
Google'ın yakın ortağı olan LG, bu TPU Edge'in resmi olarak piyasaya sürülmesinden hemen önce bir ön test gerçekleştirdi: LG, ekran paneli kalite kontrol ekipmanını çalıştırmak için kullanmayı denedi ve önceki sistemle karşılaştırıldığında en son TPU ekipman incelemesinin eklendiğini gördü. Başarı oranı yaklaşık% 50'den neredeyse% 99,5'e yükseldi ve verimlilik çene bırakıyor.
Google TPU "para ortamı" harika, ancak bazı insanlar pek de mutlu değil
2015'teki "kendi ürettiği ve kendi kendine kullandığı" dan bu yana, Google'ın TPU geliştirmesi en az üç kez yinelendi ve birkaç uzantı modeli var. Ancak son Edge sürümüne kadar nihayet resmi olarak ihracat reklamının hızını başlattı. Google'ın yerleşik girişimcisi Injong Rhee'ye göre Edge TPU geleneksel yongalarla rekabet etmeyecek. Tüm yonga tedarikçilerinin ve ekipman üreticilerinin TPU teknolojisinden yararlanma fırsatına sahip olduğuna inanıyor. Tabii ki, son tüketici bir sorun değil.
Ancak TPU'nun gelişini herkes hoş karşılamayacak. Sonuçta, Google TPU'nun çalışma mekanizması, gelecekte yapay zeka hesaplama için sunuculara olan talebin büyük ölçüde azaltılabileceği anlamına gelir; aynı zamanda, büyük veri sağlayıcıları artık kullanıcılardan kullanım verilerini toplayamaz.
Ve bu, pek çok insanın "mali yolunu" doğrudan engellemiş olabilir Nasıl hissettiklerini bilmiyorum?
[Bu makaledeki resim İnternet'ten geliyor]
