Buzz
Apple đã chi 200 triệu đô la tuần này cho một công ty sản xuất trí tuệ nhân tạo nhẹ. Điều quan trọng là giữ được ưu thế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo... bằng cách thêm nhiều trí tuệ nhân tạo hơn vào thiết bị.
Việc mua lại Xnor.ai, một startup ở Seattle đang nghiên cứu phần mềm và phần cứng máy học tiết kiệm năng lượng, là một dấu hiệu quan trọng về chiến trường trí tuệ nhân tạo cho Apple và các đại gia công nghệ khác—đó là đóng gói ngày càng nhiều trí tuệ vào điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh và các thiết bị thông minh khác thực hiện tính toán trên “cạnh” thay vì trên đám mây. Và làm điều này mà không làm hao pin.
“Học máy sẽ diễn ra ở cạnh một cách lớn,” dự đoán Subhasish Mitra, một giáo sư tại Đại học Stanford đang nghiên cứu về vi xử lý tiết kiệm năng lượng cho trí tuệ nhân tạo. “Câu hỏi lớn là làm thế nào để thực hiện nó một cách hiệu quả? Điều đó đòi hỏi công nghệ và thiết kế phần cứng mới. Và, đồng thời, thuật toán mới nữa.”
Các thuật toán trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ nhất thường lớn và rất tốn điện năng khi chạy trên chip đa năng. Nhưng ngày càng nhiều các startup, trong đó có Xnor.ai, đã bắt đầu nghĩ ra cách để giảm thiểu mô hình trí tuệ nhân tạo và chạy chúng trên phần cứng cực kỳ hiệu quả năng lượng, đặc biệt là phần cứng chuyên biệt cao cấp.
Tháng ba năm ngoái, Xnor.ai trình diễn một vi mạch có thể chạy nhận diện hình ảnh chỉ bằng năng lượng từ một tấm pin năng lượng mặt trời. Một bài báo nghiên cứu do các nhà sáng lập của Xnor.ai viết và đăng trực tuyến vào năm 2016 mô tả một dạng hiệu quả hơn của mạng nơ-ron tích chập, một công cụ học máy đặc biệt thích hợp cho các nhiệm vụ thị giác. Các nghiên cứu viên giảm kích thước của mạng bằng cách tạo ra một xấp xỉ đơn giản hóa của sự tương tác giữa các tầng của nó.
Apple đã sản xuất các vi mạch thực hiện một số nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo như nhận diện cụm từ báo thức “Hey, Siri.” Tuy nhiên, phần cứng của họ cần trở nên mạnh mẽ hơn mà không làm hao pin. Apple không phản hồi trả lời yêu cầu bình luận.
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo ở cạnh nghĩa là chạy các mô hình được đào tạo trước để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như nhận diện khuôn mặt trong video hoặc giọng nói trong một cuộc gọi. Nhưng Mitra nói có thể không mất lâu trước khi chúng ta thấy các thiết bị cạnh cũng học hỏi. Điều này có thể cho phép một điện thoại thông minh hoặc thiết bị khác cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian mà không cần gửi bất cứ điều gì lên đám mây. “Điều đó sẽ thật sự làm cho người ta phấn khích,” ông nói. “Hiện nay hầu hết các thiết bị đều là ngốc nghếch.”
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào video một cách hiệu quả hơn, như đã được Xnor.ai trình diễn, cũng sẽ là chìa khóa quan trọng đối với Apple, Google và bất kỳ ai đang làm việc trong lĩnh vực máy tính di động. Camera và phần mềm liên quan là một điểm bán hàng quan trọng cho iPhone và các điện thoại thông minh khác, và ứng dụng nặng video như TikTok được ưa chuộng trong số khách hàng trẻ tuổi sử dụng điện thoại thông minh. Trí tuệ nhân tạo cạnh còn có lợi ích bổ sung là giữ dữ liệu cá nhân trên thiết bị của bạn, thay vì gửi nó lên đám mây.
Dave Schubmehl, một nhà phân tích của công ty nghiên cứu IDC, cho biết học máy cũng có thể được sử dụng trong các sản phẩm của Apple hiện tại không bao gồm trí tuệ nhân tạo. "Tôi có thể thấy họ chạy trí tuệ nhân tạo trên Apple Watch và AirPods, để làm sạch âm thanh chẳng hạn," ông nói. "Có cơ hội to lớn trong các sản phẩm hiện tại."
Chạy trí tuệ nhân tạo phức tạp trên video, như một thuật toán có thể nói rõ điều gì đang xảy ra trong một cảnh hoặc thêm hiệu ứng đặc biệt phức tạp, thường được thực hiện trên đám mây vì nó đòi hỏi một lượng lớn công suất máy tính. “Ví dụ, việc thêm độ sâu tổng hợp vào ảnh của bạn có thể đòi hỏi chạy mạng sâu để ước lượng độ sâu của mỗi điểm ảnh,” nói James Hays, một giáo sư tại Đại học Georgia chuyên sâu về thị giác máy tính.
Ngoài việc làm cho camera của iPhone thông minh hơn, công nghệ của Xnor.ai có thể giúp đỡ Apple ở các lĩnh vực khác. Việc trang bị máy móc khả năng nhìn nhận và hiểu thế giới thực đang bén lẻ sẽ là chìa khóa cho robot, lái xe tự động và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
“Nếu mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là đạt được trí tuệ nhân loại, suy luận về hình ảnh là quan trọng,” Hays nói, chú ý rằng khoảng một phần ba não người được dành cho xử lý hình ảnh. “Dường như tiến hóa coi trọng thị giác là quan trọng cho trí tuệ,” ông nói.
Apple dường như nghĩ rằng một hình thức phát triển hơn của thị giác máy tính cũng rất có giá trị.
Những điều tuyệt vời hơn từ Mytour
- Bên trong cuộc chiến của chính phủ với Huawei
- Đây là cảm nhận về việc đạo diễn một bộ phim Star Wars
- Trí tuệ nhân tạo làm cho y học tồi tệ hơn
- Làm thế nào nghệ thuật cực kỳ của việc đánh rơi vật thể có thể làm đảo lộn vật lý
- Các thành phố đang khó khăn để tăng cường lượt đi với các kế hoạch “Uber cho giao thông công cộng”
- 👁 Lý do cần phải nhẹ nhàng với trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, tin tức mới nhất về trí tuệ nhân tạo
- 📱 Lưỡng lự giữa những chiếc điện thoại mới nhất? Đừng lo—kiểm tra hướng dẫn mua iPhone của chúng tôi và những chiếc điện thoại Android yêu thích của chúng tôi
