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DeepLearning能让手机变成Al

2019年05月15日 栏目:健康

在高通祭出骁龙820、三星祭出Exynos 8890先发制人后,联发科终于发布了传闻已久的Helio X20。在发布会上,联发科除介绍了X2

在高通祭出骁龙820、三星祭出Exynos 8890先发制人后,联发科终于发布了传闻已久的Helio X20。在发布会上,联发科除介绍了X20的各种技术细节外,还透露其未来的处理器将会支持Deep Learning、Computer Vision以及LTE Advanced3项技术,一定程度上改变了大家对联发科只能做低端的传统偏见。

三项技术中,Computer Vision用于在VR当中提供更真实的画面、而LTE Advanced着眼于4G+和5G,那剩下的Deep Learning是什么东东呢,它又会对智能产生什么样的改变?

Deep Learning为带来阿尔法狗

前不久,谷歌研发的阿尔法狗(AlphaGo)以4比1大比分克服韩国围棋九段李世石,完全引爆了社会关于人工智能的讨论,虽然结论众说纷纭,但已经世 界排名第二的阿尔法狗无疑成为了赢家,也顺带让大家认识了谷歌旗下研究人工智能的部门DeepMind,而今天我们要讨论的Deep Learning就是与其类似的技术。

从字面上看,Deep Learning直译为深度学习非常恰当。简单而言,就是等电子设备可以自行自我的深层次学习,将机器学习和系统神经科学的先进技术结合起来,建立通用学习算法,让理解使用者的使用习惯,从而自动改变设置来更适应使用者。

在以往智能的雏形中,我们其实已见过类似的案例,比如现在各大系统内置的语言助手,它可以回答人们各种有卵用或没卵用的询问,响应人们打开应用、 听歌说笑话、设置提示的要求,但这个程度的智能是建立在以语音为媒介、语义理解为基础的条件下的,除开次使用的新奇感,以后就鲜有问津。

而不需要与用户交流的智能程序也有,比如在iOS 9中:搜索栏可进行简单的数字计算和换算;左侧的搜索界面会根据用户不同时段的使用频率推荐联系人、运用、附近地点;插入耳机自动播放刚才未播完的音乐,根据邮件信息推测来电人身份 (未保存通讯录)等等。

某种程度上,现在的智能多少有些名不虚传的智能了,但这种智能程度还比较初级,多依赖数据的积累总结规律,有时还要用户进行设置、对话来触发, 停留在系统层面的软件处理,而我们所说的Deep Learning则是以硬件驱动的智能系统,它会让更进一步智能化,让阿尔法狗服务于每个用户。

智能的进化:更懂你我

早在2014年,联发科就曾宣布与百度合作研发基于异构计算芯片的超智能平台,它利用百度的深度神经络技术(Deep Neural Network),全面挖掘芯片的潜在能力,在此基础上实现超级智能。目前,联发科已经开放了Deep Learning的SDK,可以通过声纹识别、图象辨识两方面的技术来提高的身份辨认准确度和智能程度。那这类能力还原到我们实际生活中是什么样呢?

首先是通过各种传感器的配合,让自适应用户不同时间段的生活状态。比如我们喜欢早上坐地铁的时候查看资讯,Deep Learning就会通过GPRS、气压计、光线传感器等数据判断我们所处的环境,适时调剂屏幕的色温来更适合浏览,并对相关的、电子书软件预启动, 整合推送用户感兴趣的内容,同时提高这些软件的络使用优先级,让用户只用把心思放在浏览本身便可。在关灯睡觉前同样如此,Deep Learning会让系统去除掉屏幕的蓝光,并把亮度调到以保护我们的视力。

除此之外,Deep Learning还可以让变身成一个综合控制中心,成为所有智能家居、外设的核心。比如,当手环之类睡眠智能硬件感觉到用户即将苏醒时,就会把信息发 给,通过Deep Learning为用户安排适宜季节及用户身体状况的早饭,然后启动相干智能厨具完成,用户起床拿起早餐出门还会发现,自己的电动汽车早已在楼下待命。用 户下班前,Deep Learning会远程控制家里电器的开关,例如热水器提前煲热水、电饭煲自动煮饭;更聪明的是,它还会读取用户的通讯软件、邮件等通讯信息,判断用户是 否可能会延迟回家(例如从中得知晚上有饭局),来暂停或中止家里电器的运行,成为生活的智能控制中心。

,它还可以让的摄像头识别拍摄的物体,成为人的第三只眼睛,大大增强AR技术的实用性。比如,如果你在街边广告牌上看到明星穿的一件好看衣服, 可以拿起拍摄并进行识别,Deep Learning会找到这件衣服的品牌或类似产品,并为你指出离你近的销售该产品的商场。而如果这件衣服安装了智能纽扣之类的硬件,更是可以直接引 领你找到它,并通过NFC辨认在端显示出该产品的信息及售价,如果你喜欢,直接用NFC支付即可带走。

以上的一切,也许就是Deep Learning带来的改变。让更懂你我。

实现的条件:硬件+算法+大数据+络

可以说,上述描述的生活已经相当科幻了,乃至有些天方夜谭,那它真的可以实现吗?通过什么来实现呢?

Deep Learning实现的条件首先自然是强大的芯片运算能力,现在的处理器能力虽离超级计算机还很远,但满足简单的智能运用是没有问题的;所以,Deep Learning的实现更多要依赖于中的诸多传感器传导光线、距离、位置、温湿等数据,来反映用户的使用状态或周围环境情况,再通过对应的算法,为功 能智能化提供决策依据。

但是,光有传感器数据还不够,要完成整套的智能行动,还需要海量的大数据作为支持,所以通过软件系统搜集用户的各种信息就特别充分必要。但是,搜集进程中如何保护用户隐私也是个亟待解决的问题,既要避免被第三方破解,也不能让厂商或者系统持有者随意利用。

再者,络速度对于Deep Learning解析数据、匹配解决方案也是至关重要的。目前的4G络虽然速度很快,但即时性不能得到保障,终反应到用户体验上就会有又慢又呆的 感觉,长此以往就不愿意再使用了。相较之下,的方案必定是正在研究制定的5G标准,它才能限度满足超低延迟下传输数据,实现实时的处理。

总结

如果用一句话来总结Deep Learning,那就是:它能让真正的智能起来,但目前还需要一点时间。绝不夸张的说,Deep Learning为每一个用户的都带来了一只神奇的阿尔法狗,它依靠各类软硬件、大数据、高速络完全改变了我们的生活方式,极有可能还会顺带掀起智能 家居、智能电器的热潮。

而一贯以高性价比形象出现的联发科,能前瞻性的展开Deep Learning的合作研究,多少给Helio的高端品牌之路加了点分。

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