高通认为 AI 人工智慧大幅改变智慧型手机发展 机器学习也将驱动更大人工智慧发展

未来迁移学习也会成为日后人工智慧技术发展重点,其中更包含对于自然语言处理与理解,让人工智慧技术可以在不同装置、平台上移转应用,同时可让使用者透过自然语言互动方式与人工智慧「沟通」,例如摄影镜头可以透过人工智慧技术辨识前方影像是否为人,以及辨

未来迁移学习也会成为日后人工智慧技术发展重点,其中更包含对于自然语言处理与理解,让人工智慧技术可以在不同装置、平台上移转应用,同时可让使用者透过自然语言互动方式与人工智慧「沟通」,例如摄影镜头可以透过人工智慧技术辨识前方影像是否为人,以及辨识为人之后的应对处置方式,反过来也能让影片剪辑软体自动识别有人影像,并且进行相关后製处理。

机器学习将会驱动更大人工智慧技术发展,迁移学习将变得重要

在由Cambrian-AI Research公司创办人Karl Freund主持的Qualcomm《未来》 (The Future Of)系列内容中,Qualcomm资深副总裁暨行动、运算及基础设施部门总经理Alex Katouzian与负责Snapdragon技术与产品蓝图规划项目产品管理部门副总裁Ziad Asghar,连同Hugging Face的共同创办人暨执行长Clément Delangue谈论人工智慧对于现今科技发展的影响。

人工智慧改变智慧型手机发展模式

Alex Katouzian强调,Qualcomm目前大量投资人工智慧技术,目的便是希望能解决日常生活中使用手机体验所需面临难题,其中包含如何更快让使用者透过手机上的相机拍出漂亮照片,或是如何在複杂连网环境下决定最佳连接方式,另外也包含在手机内大量照片中寻找特定内容,或是找到文件,甚至包含让手机执行效能能持续维持稳定,背后都会使用人工智慧技术。

另外,像是即时翻译、语音转换为文字,或是使用语音识别输入等操作,甚至解锁手机时所使用的脸部识别功能,背后都是透过人工智慧技术运算。

而Ziad Asghar也说明,目前人工智慧技术已经让绝大部分的智慧型手机功能提升,例如过去使用者要透过手机拍摄清晰、完整影像画面,必须要像数位单眼般以複杂参数调整才能获得更好拍摄影像表现,但目前在人工智慧技术加持之下,只要轻轻按下快门,让系统自动判断当前拍摄场景即可获得最佳影像,甚至还能拍下单眼相机也难以实现的极致夜拍效果,更能藉由手机轻巧特性完成过去难以透过单眼相机实现取景内容。

持续投入人工智慧技术发展

依照Alex Katouzian说明,从第一款Snapdragon AI Engine推出以来,目前Qualcomm已经投入第六代Snapdragon AI Engine开发设计,而目前使用Snapdragon AI Engine人工智慧技术的手机更已经累积将近10亿支,甚至Qualcomm目前仍持续与合作伙伴互动学习,藉此提高人工智慧算力表现,让使用者能更容易藉由人工智慧提升智慧型手机应用效能,例如未来可以透过手机进行即时翻译,让使用不同语言的人可以顺利沟通。

高通认为 AI 人工智慧大幅改变智慧型手机发展 机器学习也将驱动更大人工智慧发展▲Qualcomm资深副总裁暨行动、运算及基础设施部门总经理Alex Katouzian

在进一步说明中,Ziad Asghar更以Qualcomm与印度塔塔集团合作计画计画,在智慧型手机的相机端安装一个小镜头,藉此确认人们是否患有糖尿病视网膜病变,让当地居民在医疗资源不足情况下,依然可以透过智慧型手机功能辅助获得更精準的诊疗。

运算效能持续提高之余,让功耗更低也相对重要

至于先前针对数据中心运算需求打造的Cloud AI 100系列处理器,Ziad Asghar更说明可藉由更低运作功率发挥更高运算效能,例如在Facebook合作伺服器平台中,系统可以藉由Cloud AI 100系列处理器算力,以更低耗电情况处理数十万或数百万支影片,并且审核有问题内容。

在未来数据中心运作越来越重视能源使用效率,并且尽可能降低排碳量情况,如何搭配人工智慧技术与低功耗运算架构降低地球暖化,同样也成为相当重要发展议题。

高通认为 AI 人工智慧大幅改变智慧型手机发展 机器学习也将驱动更大人工智慧发展▲Qualcomm Snapdragon技术与产品蓝图规划项目产品管理部门副总裁Ziad Asghar

机器学习将会驱动更大人工智慧技术发展,迁移学习将变得重要

依照Clément Delangue的看法,认为未来机器学习将会驱动更大人工智慧技术发展,同时随着建构学习模习更加庞大,人工智慧技术所能辨识内容也就更精细,甚至可以更进一步判断更多内容细节,进而给予使用者更充足的辅助效益。

高通认为 AI 人工智慧大幅改变智慧型手机发展 机器学习也将驱动更大人工智慧发展▲Hugging Face共同创办人暨执行长Clément Delangue

除此之外,Clément Delangue更认为未来迁移学习也会成为日后人工智慧技术发展重点,其中更包含对于自然语言处理与理解,让人工智慧技术可以在不同装置、平台上移转应用,同时可让使用者透过自然语言互动方式与人工智慧「沟通」,例如摄影镜头可以透过人工智慧技术辨识前方影像是否为人,以及辨识为人之后的应对处置方式,反过来也能让影片剪辑软体自动识别有人影像,并且进行相关后製处理。

这样的学习模式将无须重新训练,直接透过迁移方式即可继承学习经验,藉此让人工智慧技术应用效率更高,更可大幅降低人工智慧技术应用成本,甚至可以让人工智慧学习模型相对变小,并且让人工智慧技术能够应用在更多场景。

原创文章,作者:普拉斯,如若转载,请注明出处:https://www.53moban.com/6180.html

联系我们

400-800-8888

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:admin@example.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息