夢想與挑戰的邊緣人工智能

未來,在人工智能方面,我們應該有飛行汽車和機器人管家。我們甚至可能會遇到一個有感知能力的機器人,他決定反抗我們。顯然,人工智能(AI)技術已經進入了我們的世界,盡管我們還沒有達到這個水平。

每次我們讓智能語音助手去做某件事情的時候,機器學習的技術首先就會明確你說的話,並嘗試做出最好的決定,你希望它做什么。比如,每次視頻網站或者電商平台在給你推薦你可能喜歡的電影或者你可能需要的商品時,都是以複雜的機器學習算法為基礎,盡可能給你提供有說服力的建議,顯然比以往的推廣更吸引人建築工人安全

盡管並非每個人都有自動駕駛汽車,但我們對這一領域的發展和自動導航的潛力有著敏銳的認識。

人工智能技術承載著巨大的希望——機器可以根據周圍的世界做出決定,像人類一樣處理信息,甚至以比人類更好的方式處理信息。然而,如果我們考慮上述例子,我們會發現只有大型機器才能實現人工智能的承諾。這些設備通常沒有功率、尺寸或成本限制。換句話說,它們會很熱,有電源,又大又貴。例如,全球領先的IT巨頭,如Alexa和Netflix,依靠雲中的大型功耗服務器(數據中心)來推斷用戶的意圖。

盡管自動駕駛汽車可能依賴電池,但考慮到這些電池必須轉動車輪和轉向,它們的能量容量是巨大的。與最昂貴的人工智能決策相比,它們是巨大的能源支出。

因此,盡管人工智能有著廣闊的發展前景,但小型機器卻被拋在了後面。機器可以看到和聽到的想法是由較小的電池供電或有成本和尺寸限制的設備無法參與的。今天,這些小機器只能使用簡單的人工智能技術,也許是聽一個關鍵詞,或者從心率分析低維信號阻截來電滋擾,如光電體積描述(ppG)。

假如小機能看能聽會怎么樣?

然而,小型機器能看到和聽到它們是否有價值?許多人可能很難想象使用自動駕駛或自然語言處理等技術的小型設備,如門鈴攝像頭。然而,詞彙識別、語音識別和圖像分析等並不複雜,處理低密度人工智能計算的機會仍然存在:

門鈴攝像頭和消費者級安全攝像頭通常會觸發一些無聊的事件,如風引起的植物運動、雲引起的強烈光線變化,甚至狗或貓在鏡頭前移動。這可能會導致錯誤的警報觸發,導致業主忽略一些重要事件。因為房主可能會在世界各地旅行或睡覺,而他們的安全攝像機經常報警日出、雲和日落引起的照明變化。更智能的相機可以更准確地識別物體的變化,如人體的輪廓,從而避免誤報。

在許多情況下,門鎖或其他接入點可以通過人臉識別甚至語音識別來驗證人員的訪問權限機器人流程自動化使用案例

許多攝像機希望觸發某些事件:例如,當圖片中出現動物時,跟蹤攝像機可能想要觸發,安全攝像機可能想要觸發圖片中的噪音,如人或開門或腳步聲,一些攝像機可能想要通過語音命令觸發,等等。

大詞彙命令在許多應用中非常有用。雖然有很多解決方案類似於HeyAlexa和HeySiri,但是如果你開始考慮20個或20個以上的,你可以在工業設備、家庭自動化、烹飪用具和許多其他設備中找到簡化人機交互的目的。

這些例子只是膚淺的。讓小型機器看到,聽到和解決以前需要人工幹預的問題的想法是一個強有力的想法。我們繼續每天尋找創造性的新用例。

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