边缘人工智能的梦想与挑战-600学习网

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人工智能正在进一步进入我们的日常生活，但重点主要是”大型机器”，如自动驾驶汽车。也许现在也是”小机器”AI革命的时候了。

在本文中，我们主要讨论两个主要问题，即在”小机器”中实施人工智能的原因，以及在开发小人工智能机器时将面临哪些挑战？

在未来，在人工智能方面，我们应该有飞行汽车和机器人管家。它甚至可能会遇到有感知能力的机器人，他们决定反抗我们。虽然我们还没有发展到这个水平，但很明显，人工智能(AI)技术已经进入了我们的世界。

每次我们要求智能语音助手做一件事时，机器学习技术首先会理解您所说的话，并尝试就您希望它做什么做出最佳决策。例如，每当视频网站或电子商务平台向您推荐”您可能喜欢的电影”或”您可能需要的商品”时，它都基于复杂的机器学习算法，尽可能为您提供令人信服的建议，这显然比过去的促销活动更有吸引力。

虽然我们可能并不是所有人都有自动驾驶汽车，但我们非常清楚这一领域的发展以及自动导航的潜力。

人工智能技术带来了一个巨大的希望，即机器可以根据周围的世界做出决策，像人类一样处理信息，甚至以优于人类的方式处理信息。但如果我们考虑上面的例子，我们会发现只有”大型机器”才能实现人工智能的承诺，而这些设备通常没有功率.尺寸或成本限制。或者换句话说，它们是热的.有线的.笨重的.昂贵的。例如，世界领先的IT巨头Alexa和Netflix依靠云中的大型耗电服务器(数据中心)来推断用户的意图。

尽管自动驾驶汽车可能依赖电池，但考虑到这些电池必须转动车轮和转向，它们的能量容量是巨大的。与最昂贵的人工智能决策相比，它们是巨大的能源支出。

因此，尽管人工智能前景广阔，但”小机器”却被抛在了后面。由较小电池供电或具有成本和尺寸限制的设备不能参与机器可以看到和听到的想法。如今，这些小型机器只能使用简单的人工智能技术，比如听关键词，或者分析心率的低维信号，比如光电体积描记术(PPG)。

如果这台小机器能看到和听到怎么办？

但对于小型机器来说，它的视觉和听觉有价值吗？对于许多人来说，很难想象像门铃相机这样的小型设备会使用自动驾驶仪或自然语言处理等技术。然而，仍有机会进行不那么复杂和不那么密集的人工智能计算，如词汇识别.语音识别和图像分析：

门铃摄像机和消费者安全摄像机通常会触发一些无趣的事件，例如风引起的植物移动.云引起的光线急剧变化，甚至是狗或猫在摄像机前移动。这可能会触发错误警报，导致房主开始忽略重要事件。因为房主可能会在世界不同的地方旅行，或者他们可能正在睡觉，而他们的安全摄像头经常警告日出.云和日落引起的照明变化。更智能的相机可以更准确地识别物体变化，如人体轮廓，从而避免误报干扰。

门锁或其他接入点可以使用面部识别甚至语音识别来验证人员的访问权限，在许多情况下不需要钥匙或IC卡。

许多摄像机希望在特定事件时触发：例如，跟踪摄像机可能希望在图片中出现动物时触发，安全摄像机可能希望当人或开门或脚步声和其他噪音出现在图片中时触发，一些摄像机可能希望通过语音命令等触发。

大词汇表命令在许多应用程序中都很有用。尽管有许多类似于”嘿Alexa”和”嘿Siri”的解决方案，但如果你开始考虑20个或更多单词，你会发现在工业设备.家庭自动化.烹饪用具和许多其他设备中简化人机交互的用途。

这些例子只是表面上的。让小型机器看到.听到并解决以前需要人工干预的问题是一个很好的想法。我们每天都在继续寻找创造姓的新用例。

小型机器所面临的挑战是什么？

所以，如果人工智能对小型机器如此有价值，为什么