人工知能: クラウドから NPU へ

携帯電話は新たな時代に入ったようです。とKirin 970プロセッサ, HuaweiとHonorは、スマートフォンの心臓部に直接統合された人工知能を一般向けに提供した最初の企業の1つです。このプロセッサには NPU (ニューラルプロセッシングユニット）、これは完全に人工知能専用のチップです。しかし、モバイル AI のこの新しい世界では、期待されることは数多くありますが、その応用は依然として不明確です。この記事では、この新しいトレンドを評価し、それが実際に何をもたらすのかを理解していきます。

AI は誰でも利用できますが、同じ方法ではありません

あなたはすでに AI の恩恵を受けています。特に、Google がすべてのアプリケーションでリモートで提供するものです。 Google 翻訳は非常に良い例です。外国語のテキストの写真を撮ると、翻訳する部分と言語を選択して Google のサーバーに送信でき、翻訳されたバージョンが送信されます。したがって、Google の AI が写真上のテキストを判断して翻訳します。ただし、この AI 介入は携帯電話上で直接行われるわけではありません。クエリ データは処理されて携帯電話に配信される前にクラウドに送信されます。

電話の中心部

NPU が電話機に直接統合されている場合、これは同じようには起こりません。翻訳データを送信して戻ってくるのを待つのではなく、すべてが内部で行われます。そして、すべてが起こるのはこの有名な NPU です。この短いデータの往復を回避することで、(少しは) 時間とセキュリティが節約されます。情報があちこちに飛び回る必要はなくなり、携帯電話の内部で直接処理されるようになりました。

「単純な」CPU で人工知能を作成することは可能です。 CPU は、各スマートフォンに搭載されているプロセッサです。オペレーティング システムを実行するための計算を実行します。しかし、これは人工知能には適していません。同じタスクに対して NPU よりもはるかに多くのエネルギーとリソースを消費します。 NPU はニューラル システムとほぼ同じように機能します。NPU がデータを処理すると、これらの仮想ニューロン間の接続が強化され、自動機能が作成されます。人間の脳の仕組みにインスピレーションを得た NPU は、ユーザーとユーザーのスマートフォンの使い方から学習します。これを機械学習。

目に見えないけれど、とても存在感のある

人工知能は、誰にも気づかれずに影で頑張っているあの人に似ています。今のところ、AI が提供するものは目立たないものですが、日常的には非常に役立ちます。名誉について 10たとえば、時間の経過とともに、NPU はユーザーの使用状況から学習し、携帯電話のエクスペリエンスを向上させるために最適な決定を下します。 AI は慎重に特定のタスクを自動化します。開いている未使用のアプリケーションを閉じるか、逆に、起床時に通常最初に参照するアプリケーションを開きます。派手なものはありませんが、エンドツーエンドのこの AI は、電話のパフォーマンスとバッテリー寿命を向上させながら、人間と機械のつながりを改善します。

この Kirin 970、Honor View 10、Huawei Mate 10 を搭載した携帯電話では、この人工知能のおかげで写真部分が改善されています。 NPU は 13 の異なるシーン (風景、食べ物、ポートレートなど) を区別して、写真に最適な設定を適用できます。たとえば、Honor View 10 は花の写真を撮っていることを理解できるため、彩度が高くなります。

多くの AI 機能は顔認識にリンクされていますHonor View 10 について。たとえば、携帯電話があなたの顔を認識しない場合、ロック画面上の通知が非表示になることがあります。または、画面に触れていなくても、目が画面を見ていることを認識すると、画面はオフになりません。そして最後に、Honor View 10 は、ユーザーが横向きに寝ていることを検出すると、画面の自動回転をブロックします。不要にポートレート モードに切り替える必要はもうありません。

開発者のための新しい遊び場

Kirin 970 NPU は開発者に公開されています。これにより、スマートフォンに統合されたこの人工知能の恩恵を受けるアプリケーションを作成できるようになります。これは、たとえば、Kirin 970 で動作するように再加工された Microsoft Translator アプリケーションの場合です。AI 現象はまだ最近のものであり、それを完全に活用するアプリケーションはほとんど開発されていません。しかし、すべてのスマートフォンに適切なハードウェアが搭載されると、AI は不可欠なものになります。現時点では、ほぼすべてのスマートフォンと互換性のあるクラウドで利用可能な AI に依存する方が簡単であるため、この変化には時間がかかります。