據CNET報導，穀歌可能已經預見了人工智慧（AI）技術在應用程式、設備和服務上的傳播，比如在照片中識別朋友的臉，並賦予智慧音箱以類似人類的聲音。好消息是，處理器行業也注意到了這一點。這意味著我們將看到大量的新晶片，它們不僅可以在手機或筆記型電腦上加速AI任務，還可以出現在汽車或家庭安全攝像頭上。
（圖1：穀歌的第二代TPU AI晶片。谷歌使用人工智慧來提供諸如搜索、翻譯和面部檢測等服務，但它的AI晶片(即TPU，張量處理單元)在資料中心運行。現在，AI晶片正擴展到智慧手機、個人電腦、汽車等領域）
這只是AI取得的最新進展。這個似乎包羅萬象的術語通常指的是被稱為“機器學習”或“神經網路”技術，它是以模擬人腦建立的。當你用真實世界的資料訓練神經網路後，它就可以發現垃圾郵件，將你的語音資訊轉錄成短信或識別貓等物件。這為設計僵化的傳統電腦程式帶來了巨大變化。
AI將變得無處不在。例如，Facebook首席執行官馬克·紮克伯格(Mark Zuckerberg)在國會作證的近10個小時裡，他提到了應對虛假帳戶和錯誤資訊的許多潛在AI解決方案。同時AI也已經是蘋果、三星和LG等手機製造商常用的熱門詞彙。
晶片分析公司Linley Group的首席分析師林立·葛文那(Linley Gwennap)在處理器會議上表示:“大多數新的高端智慧手機都有AI加速器，包括蘋果iPhone X的A11晶片和三星Galaxy S9的Exynos 9810在。我們已經看到，AI正逐漸應用於中檔手機，隨著時間的推移，它可能會繼續流向低端手機。”
AI晶片可能不僅僅被用於智慧手機上，這得益於初創公司的定制晶片設計，以及來自移動晶片巨頭ARM的Trillium AI項目等努力。這意味著今天的計算機智能革命才剛剛起步，它最終可以幫助亞馬遜和穀歌的數位助理擴展到新設備上，讓你的汽車識別行人和周圍的一切，讓你的電腦更聰明，可自動進行照片和視頻編輯等。
以網路安全攝像頭為例，它可以讓你的家用網路和寬頻連線成為一個持續的視頻流。葛文那解釋稱：“你真正想要的攝像頭能夠看到現場，然後說什麼都沒發生，不需要上傳視頻。當發生變化時，它可以發送圖像或通知。”葛文那預計，個人電腦可以在相對強大的主處理器上運行AI，但隨著更多的軟體使用該技術，它們也會得到AI晶片。像Photoshop和Premiere Pro這樣的Adobe Systems軟體已經將處理器推向了極限，該公司已經引入了Sensei AI技術，以加快像照片編輯這樣的任務。
（圖2：無人駕駛汽車身上將安裝各種感測器，而像Synopsys和GlobalFoundries這樣的晶片公司預計會銷售能夠處理所有資料的處理器）
隨著無人駕駛技術的進步，汽車將獲得AI大腦。名為Synopsys的公司在會議上展示了自己的方法，用於管理從雷達、雷射雷達、攝像頭和其他無人駕駛汽車中收集到的大量資料。Synopsys市場行銷經理戈登·庫伯（Gordon Cooper）說：“蘋果把神經網路植入了iPhone X中，現在每個人都想擁有神經網路功能。”
如今，像Amazon Echo或Google Home這樣的智慧音箱位於AI的前沿領域，但它們的大部分“大腦”都依賴於網路連結。葛文那說，內置的AI晶片可以讓它們更快地理解你的語音指令，這是一項重要的改進，因為沒有人喜歡在訂購新音樂或讓燈光關閉時延遲。
在無人機領域，AI將意味著更強大的能力，比如避開飛行中的障礙物，或者追蹤某個移動的物體。例如，沿著滑雪坡道向下走，這樣你就可以把動作視頻帶到下一個層次。
對於因遵循摩爾定律(Moore’s Law)飛速發展而飽受詬病的晶片行業來說，AI的加入帶來了一股新鮮空氣。如今，嶄新的筆記型電腦可能看起來並不比5年前快多少，但隨著AI晶片的出現，你可能有理由再次升級。
資料來源 |
收藏
分享
分享
提升卡
置頂卡
沉默卡
喧囂卡
變色卡
顯身卡
