作者：DigiKey Editor

人工智能（AI）已經(jīng)是當(dāng)前科技業(yè)最熱門(mén)的話題，且其應(yīng)用面涉及人類(lèi)生活的各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)于各個(gè)產(chǎn)業(yè)都帶來(lái)相當(dāng)重要的影響，且即將改變?nèi)祟?lèi)未來(lái)發(fā)展的方方面面。本文將為您介紹與人工智能相關(guān)各種技術(shù)的概念介紹，以及先進(jìn)的Edge AI（邊緣人工智能）的最新發(fā)展與相關(guān)應(yīng)用。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代科技的核心技術(shù)

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是現(xiàn)代科技的核心技術(shù)之一，且已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。人工智能是指讓機(jī)器具備類(lèi)似人類(lèi)智能的技術(shù)，使它們能夠進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)、推理和解決問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)則是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專(zhuān)注于如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)自身的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于算法和模型來(lái)從大量數(shù)據(jù)中提取模式，并據(jù)此做出預(yù)測(cè)或決策。

人工智能涵蓋了多種技術(shù)和方法，包括專(zhuān)家系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理等。人工智能從概念上可以分為弱AI（狹義AI）、強(qiáng)AI（廣義AI）與超AI，弱AI專(zhuān)門(mén)針對(duì)特定任務(wù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，如語(yǔ)音助手、推薦系統(tǒng)等。強(qiáng)AI則具備全面人類(lèi)智能的系統(tǒng)，能夠執(zhí)行人類(lèi)能做的任何任務(wù)，目前仍處于發(fā)展階段，但離此目標(biāo)已經(jīng)不遠(yuǎn)。超AI則是超越人類(lèi)智慧的AI，能進(jìn)行超越人類(lèi)的創(chuàng)新和解決問(wèn)題。

依據(jù)不同應(yīng)用需求來(lái)實(shí)行機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模式

機(jī)器學(xué)習(xí)指的便是機(jī)器學(xué)習(xí)人類(lèi)的思考與判斷能力，必須通過(guò)不同的訓(xùn)練模式來(lái)協(xié)助機(jī)器學(xué)習(xí)人類(lèi)的思考模式與各種知識(shí)，每種訓(xùn)練模式都有其獨(dú)特的特征和適用的場(chǎng)景。

首先便是監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Supervised Learning）模式，監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，即每個(gè)輸入數(shù)據(jù)都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的正確輸出（標(biāo)簽）。監(jiān)督式學(xué)習(xí)常應(yīng)用于分類(lèi)（如垃圾郵件識(shí)別）和回歸（如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)）問(wèn)題，常見(jiàn)的算法包括線性回歸、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

監(jiān)督式學(xué)習(xí)具有精確性高的優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)槠溆忻鞔_的目標(biāo)，訓(xùn)練結(jié)果可解釋性強(qiáng)。不過(guò)，由于需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本高，且模型可能對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)中的偏差敏感，將導(dǎo)致過(guò)擬合的現(xiàn)象。

相對(duì)于監(jiān)督式學(xué)習(xí)，另一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式便是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning），非監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用無(wú)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，算法根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)，其主要用于數(shù)據(jù)分群（如顧客分類(lèi)）、降維（如主成分分析）、異常檢測(cè)等應(yīng)用場(chǎng)景，常見(jiàn)的算法包括K-均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、主成分分析（PCA）、自編碼器（Autoencoders）等。

非監(jiān)督式學(xué)習(xí)適用于無(wú)法獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，可探索數(shù)據(jù)的隱藏結(jié)構(gòu)和模式，但因?yàn)闆](méi)有明確的目標(biāo)，使其結(jié)果不易解釋?zhuān)赡茈y以評(píng)估模型的性能。

此外，還有一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning），其采用混合數(shù)據(jù)的方式，結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。其應(yīng)用場(chǎng)景為當(dāng)標(biāo)注數(shù)據(jù)難以獲取但無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)豐富時(shí)，例如文本分類(lèi)或圖像識(shí)別，采用的算法包括圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）的部分應(yīng)用等。

半監(jiān)督式學(xué)習(xí)在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的情況下可提升模型性能，可平衡標(biāo)注數(shù)據(jù)的稀缺性和無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的豐富性，不過(guò)其訓(xùn)練過(guò)程較為復(fù)雜，可能需要特殊的算法，且對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量較為敏感。

另一方面，還有一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），其通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)進(jìn)行試錯(cuò)學(xué)習(xí)，基于獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來(lái)優(yōu)化行為策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)常用于決策問(wèn)題，如機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、游戲AI等應(yīng)用場(chǎng)景。常見(jiàn)的算法包括Q-學(xué)習(xí)、深度Q-網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)適合動(dòng)態(tài)和復(fù)雜環(huán)境中的決策問(wèn)題，可處理連續(xù)性和長(zhǎng)期的回報(bào)，但其訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，可能需要大量試驗(yàn)來(lái)找到最佳策略，且其訓(xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定，結(jié)果可能難以解釋。

機(jī)器學(xué)習(xí)還有一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-Supervised Learning）模式，模型可從無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中自行產(chǎn)生標(biāo)注，用于訓(xùn)練，例如通過(guò)數(shù)據(jù)變換創(chuàng)建假想的標(biāo)注。自監(jiān)督學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV），如預(yù)訓(xùn)練模型BERT、GPT等應(yīng)用場(chǎng)景，常見(jiàn)的算法包括自回歸模型、自編碼器、對(duì)比學(xué)習(xí)等。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)由于無(wú)需人工標(biāo)注，因此適用于大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)，在NLP等領(lǐng)域取得了很大成功，但其模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜，運(yùn)算成本較高，且其結(jié)果解釋性可能不佳。

AI和ML這兩者在各行各業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用，像是在醫(yī)療領(lǐng)域，AI能夠協(xié)助診斷疾病、分析醫(yī)療圖像、個(gè)性化治療方案。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、詐欺檢測(cè)、投資決策。在制造業(yè)，AI可用于生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、質(zhì)量控制、預(yù)測(cè)性維護(hù)。在交通應(yīng)用方面，自動(dòng)駕駛、交通管理系統(tǒng)中大量應(yīng)用AI和ML。在零售業(yè)，個(gè)性化推薦、需求預(yù)測(cè)、客戶分析都是ML的應(yīng)用場(chǎng)景。在娛樂(lè)業(yè)，流媒體平臺(tái)利用ML來(lái)推薦音樂(lè)、電影等內(nèi)容。

上述這些訓(xùn)練模式各有其獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景和挑戰(zhàn)，選擇合適的模式取決于具體的數(shù)據(jù)特征和應(yīng)用需求。AI和ML正在迅速改變我們的生活方式，并且在不斷推動(dòng)科技和社會(huì)的進(jìn)步，未來(lái)的發(fā)展將無(wú)可限量。

深度學(xué)習(xí)使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，其核心在于使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能，以便從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取特征。深度學(xué)習(xí)的成功在于它能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言，并在許多應(yīng)用中達(dá)到或超越人類(lèi)表現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)模型通常是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANN），它由多層的神經(jīng)元（也稱為節(jié)點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元模仿了人腦中的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層將接收到的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并傳遞給下一層。隨著層數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)可以捕捉到數(shù)據(jù)中越來(lái)越復(fù)雜的特征。

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNN）則是包含多層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些隱藏層的數(shù)量使得網(wǎng)絡(luò)能夠在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到高階特征表示。這種深層結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)特別適合處理大量數(shù)據(jù)，如圖像、語(yǔ)音和文本。

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，而深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，這使得它在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像和語(yǔ)音）方面特別有效。反向傳播（Backpropagation）則是一種訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，它通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)權(quán)重和偏差，最小化預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，從而提高模型的準(zhǔn)確性。

深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域中已經(jīng)取得了顯著成果，像是計(jì)算機(jī)視覺(jué)能力，可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)自動(dòng)識(shí)別圖片中的物體或場(chǎng)景，或是進(jìn)行物體檢測(cè)，如自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的行人檢測(cè)，以及面部識(shí)別能力，這在安全和社交媒體中被廣泛使用。

另外還有自然語(yǔ)言處理（NLP）能力，可進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，如Siri和Google Assistant，以及機(jī)器翻譯功能，如Google翻譯使用的翻譯技術(shù)。另外還有如文章自動(dòng)生成、聊天機(jī)器人等。在語(yǔ)音處理能力上，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)可以做到語(yǔ)音合成，如文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（TTS）系統(tǒng)，以及做到情感識(shí)別，可從語(yǔ)音中識(shí)別說(shuō)話者的情感狀態(tài)。

醫(yī)療健康是深度學(xué)習(xí)的重要發(fā)展領(lǐng)域，通過(guò)深度學(xué)習(xí)可進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分析，如腫瘤檢測(cè)、病理學(xué)診斷等，也可以應(yīng)用在基因組學(xué)，用于理解基因數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)。

此外，在自動(dòng)駕駛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)用于感知周?chē)h(huán)境，做出駕駛決策，控制車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)。在游戲AI領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)幫助AI自主學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的游戲環(huán)境中做出決策，如AlphaGo。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，并在許多領(lǐng)域中帶來(lái)了革命性的變革。隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)和數(shù)據(jù)的增多，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景將越來(lái)越廣泛。

Edge AI的分布式計(jì)算方式更加快速穩(wěn)定與安全

Edge AI是指在邊緣設(shè)備上運(yùn)行人工智能（AI）算法和模型的技術(shù)，這些設(shè)備包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能手機(jī)、嵌入式系統(tǒng)等。與傳統(tǒng)的云AI不同，Edge AI在設(shè)備本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和決策，而不是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的云服務(wù)器進(jìn)行分析。這樣的分布式計(jì)算方式使得系統(tǒng)能夠更加快速、穩(wěn)定、并且在一些情境下更加安全地運(yùn)行。

Edge AI具有低延遲的特性，由于數(shù)據(jù)處理在本地完成，Edge AI能夠大幅降低響應(yīng)時(shí)間，適合需要實(shí)時(shí)反應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛或工業(yè)自動(dòng)化。此外，隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步，邊緣設(shè)備具備了強(qiáng)大的計(jì)算能力，使得復(fù)雜的AI任務(wù)可以在本地高效地運(yùn)行。

Edge AI在數(shù)據(jù)隱私與安全性上又比云AI要更好，因?yàn)閿?shù)據(jù)是在本地處理和存儲(chǔ)，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆频男枨螅兄诒Ｗo(hù)用戶隱私并降低數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)。此外，由于是在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，僅傳輸需要的數(shù)據(jù)到云，因此可減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗，適合在網(wǎng)絡(luò)資源有限的環(huán)境中使用。Edge AI并具有可擴(kuò)展性與分布性，Edge AI使得AI應(yīng)用可以更加靈活地部署和擴(kuò)展，系統(tǒng)可以分布式運(yùn)行，減少單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。

Edge AI的應(yīng)用領(lǐng)域相當(dāng)廣泛，最常見(jiàn)的便是智能家居應(yīng)用，Edge AI可以應(yīng)用于智能音箱、智能監(jiān)控、智能家電等設(shè)備，可提升用戶體驗(yàn)并保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。在制造業(yè)中，Edge AI可用于機(jī)器狀態(tài)監(jiān)控、質(zhì)量檢測(cè)、故障預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)工廠的工業(yè)自動(dòng)化與智能運(yùn)營(yíng)。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，Edge AI可以運(yùn)行在可穿戴設(shè)備中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的健康數(shù)據(jù)，如心率、血壓等，并提供個(gè)性化的健康建議。在智能交通應(yīng)用，Edge AI可用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)，能夠快速處理車(chē)輛周?chē)臄?shù)據(jù)，做出實(shí)時(shí)決策，確保行車(chē)安全。

在零售業(yè)中，Edge AI可以實(shí)現(xiàn)智能貨架管理、自動(dòng)收銀、需求預(yù)測(cè)等功能。在物流中，則可用于包裹跟蹤、路線優(yōu)化等。在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，Edge AI在智能農(nóng)業(yè)中應(yīng)用廣泛，如實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化控制等。

Edge AI因其低延遲、高效和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等特性，成為了許多場(chǎng)景下的理想解決方案，尤其是在需要實(shí)時(shí)反應(yīng)和分布式處理的應(yīng)用中。

結(jié)語(yǔ)

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在重新定義各個(gè)行業(yè)的未來(lái)，提供了自動(dòng)化、智能化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案。從醫(yī)療健康到工業(yè)自動(dòng)化，這些技術(shù)已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力。而Edge AI的出現(xiàn)則進(jìn)一步提升了AI系統(tǒng)的效率與安全性，使得實(shí)時(shí)處理成為可能，同時(shí)保護(hù)用戶隱私。隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，AI、ML和Edge AI將不斷推動(dòng)創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)帶來(lái)更加智能、便捷的生活方式。

審核編輯 黃宇