Каковы характеристики искусственного интеллекта для смартфонов?

Каковы характеристики искусственного интеллекта для смартфонов? Возможности искусственного интеллекта для смартфонов в основном сосредоточены на визуализации и фотографии.

Некоторые из них предназначены для распознавания объектов (еда, животные, транспортные средства, текст и т. Д.), Распознавание сцены, распознавание лиц и т. Д. Это помогает применять наилучшие фотоэффекты при нажатии на них. А значит также создавать пометки для их поиска в вашей фотобиблиотеке

Искусственный интеллект в телефонах

Телефоны Pixel и iPhone XR используют AI для создания эффекта глубины в фотографиях (портретный режим) с использованием одной камеры.

Функция Animoji на iPhone X и более поздние версии использует возможности AI для 3D-выражений лица карты на emojis в режиме реального времени. Больше об этом вы можете почитать на сайте https://mobimozg.com/ — просто перейдите по ссылке.

Существуют также другие функции, такие как обработка естественного языка, используемая Siri, помощником Google, Bixby, который использует возможности AI для Soc.

Они также являются некоторыми другими функциями, ориентированными на производительность, которые используют AI. Такие как управление батареей, дросселирование скорости процессора на основе загрузкии т. Д.

В телефоне есть 4 типа процессора: CPU (ARM), DSP, графические процессоры и иногда FPGA. Ни один из них специально не предназначен для работы с ИИ. Но DSP и графические процессоры лучше, чем процессоры. А ПЛИС гибкие, но их сложно программировать.

Такие проекты, как Renderscript, пытаются наилучшим образом использовать любое оборудование. Тем не менее, это еще первые дни для программирования ИИ.

Как развивается искусственный интеллект?

Огромным разнообразием способов.

Искусственный интеллект относится к способности компьютерной программы учиться из поступающих данных. И соответственно изменять свое поведение. Как правило, такой вид обучения не может быть предсказан или описан в наборе правил. В настоящее время существует множество моделей для реализации ИИ, из которых Deep Learning кажется очень заметной.

Тем не менее, при всех его сложностях и гламуре, связанных с ним, ИИ может фактически быть реализован в течение дня. Например в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь.

С другой стороны, ужу потратили пять лет на разработку калиброванной квантовой сетки, которая может понимать человеческий язык. Значит само глубокое обучение существует уже много десятилетий.

Сравните это с искусственным сознанием (AC). Все научные свойства в сторону. AC по существу означает, что компьютерная программа также самосознательна. И онп осознает, что она может свободно принимать свои собственные решения. Человечеству еще предстоит выяснить, как развивать АС. Когда-нибудь …

Немного деталей…

TLDR: В чрезмерно упрощенных терминах компьютерное программирование традиционно основывалось на множестве более или менее предопределенных условий. Если пользователь выполняет a , выполните функцию b . Программное обеспечение будет получать свои данные от этих предопределенных источников. Затем обрабатывать их в соответствии с кодом программиста и сохранять / возвращать какой-то результат.

 Программное обеспечение с возможностями искусственного интеллекта, с другой стороны, разработали таким образом. Что позволяет самому программному обеспечению оценивать (или переоценивать) условия, ввод данных. И наиболее подходящую продукцию при попытке пропустить как можно больше «посредников» (т. е. программисты и их код / ​​инструкции).

«Интеллектуальная» часть в терминах AI относится к программному обеспечению. Которое сможет определять произвольно различные пути логики и исполнения для достижения определенной цели, не требуя, чтобы программист прямо указывал, как это сделать.

 Это, конечно, очень сложный процесс, который нельзя объяснить без смехотворного упрощения. Или без уделения особого внимания конкретному тематическому исследованию. Поскольку подход к разработке ИИ, скорее всего, сильно изменится. В зависимости от разрабатываемого программного обеспечения и его целей.

В конце концов, поле ИИ представляет собой гибрид. Основанный на множестве различных дисциплин. Таких как передовая математика, статистика, алгоритмы, искусственные нейронные сети. Так-же глубокое / машинное обучение, компьютерная наука (очевидно) и многие другие. Которые не могут изначально очевидны.

В большинстве случаев вы можете рассматривать ИИ как семейство программного обеспечения. Такого, которое обладает способностью обучать себя. Оно изучает опыт и автоматически настраивает его параметры. Таким образом, чтобы он выполнял задание наилучшим образом.