作者：DigiKey Editor

人工智能（AI）已經(jīng)是當前科技業(yè)最熱門的話題，且其應用面涉及人類生活的各個領域，對于各個產(chǎn)業(yè)都帶來相當重要的影響，且即將改變?nèi)祟愇磥戆l(fā)展的方方面面。本文將為您介紹與人工智能相關各種技術的概念介紹，以及先進的Edge AI（邊緣人工智能）的最新發(fā)展與相關應用。

人工智能和機器學習是現(xiàn)代科技的核心技術

人工智能（AI）和機器學習（ML）是現(xiàn)代科技的核心技術之一，且已經(jīng)在許多領域中得到廣泛應用。人工智能是指讓機器具備類似人類智能的技術，使它們能夠進行思考、學習、推理和解決問題。機器學習則是人工智能的一個子領域，專注于如何讓機器從數(shù)據(jù)中學習和改進自身的能力。機器學習依賴于算法和模型來從大量數(shù)據(jù)中提取模式，并據(jù)此做出預測或決策。

人工智能涵蓋了多種技術和方法，包括專家系統(tǒng)、語音識別、圖像處理、自然語言處理等。人工智能從概念上可以分為弱AI（狹義AI）、強AI（廣義AI）與超AI，弱AI專門針對特定任務設計的系統(tǒng)，如語音助手、推薦系統(tǒng)等。強AI則具備全面人類智能的系統(tǒng)，能夠執(zhí)行人類能做的任何任務，目前仍處于發(fā)展階段，但離此目標已經(jīng)不遠。超AI則是超越人類智慧的AI，能進行超越人類的創(chuàng)新和解決問題。

依據(jù)不同應用需求來實行機器學習的訓練模式

機器學習指的便是機器學習人類的思考與判斷能力，必須通過不同的訓練模式來協(xié)助機器學習人類的思考模式與各種知識，每種訓練模式都有其獨特的特征和適用的場景。

首先便是監(jiān)督式學習（Supervised Learning）模式，監(jiān)督式學習使用已標注的數(shù)據(jù)集進行訓練，即每個輸入數(shù)據(jù)都有一個對應的正確輸出（標簽）。監(jiān)督式學習常應用于分類（如垃圾郵件識別）和回歸（如房價預測）問題，常見的算法包括線性回歸、支持向量機（SVM）、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

監(jiān)督式學習具有精確性高的優(yōu)點，因為其有明確的目標，訓練結果可解釋性強。不過，由于需要大量標注數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)標注的成本高，且模型可能對標注數(shù)據(jù)中的偏差敏感，將導致過擬合的現(xiàn)象。

相對于監(jiān)督式學習，另一種機器學習模式便是非監(jiān)督式學習（Unsupervised Learning），非監(jiān)督式學習使用無標注的數(shù)據(jù)集，算法根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構進行學習，其主要用于數(shù)據(jù)分群（如顧客分類）、降維（如主成分分析）、異常檢測等應用場景，常見的算法包括K-均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器（Autoencoders）等。

非監(jiān)督式學習適用于無法獲取標注數(shù)據(jù)的場景，可探索數(shù)據(jù)的隱藏結構和模式，但因為沒有明確的目標，使其結果不易解釋，可能難以評估模型的性能。

此外，還有一種機器學習模式是半監(jiān)督式學習（Semi-Supervised Learning），其采用混合數(shù)據(jù)的方式，結合少量標注數(shù)據(jù)和大量無標注數(shù)據(jù)進行訓練。其應用場景為當標注數(shù)據(jù)難以獲取但無標注數(shù)據(jù)豐富時，例如文本分類或圖像識別，采用的算法包括圖形神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）、生成式對抗網(wǎng)絡（GANs）的部分應用等。

半監(jiān)督式學習在標注數(shù)據(jù)有限的情況下可提升模型性能，可平衡標注數(shù)據(jù)的稀缺性和無標注數(shù)據(jù)的豐富性，不過其訓練過程較為復雜，可能需要特殊的算法，且對標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量較為敏感。

另一方面，還有一種機器學習模式是強化學習（Reinforcement Learning），其通過與環(huán)境互動進行試錯學習，基于獎勵和懲罰來優(yōu)化行為策略。強化學習常用于決策問題，如機器人控制、自動駕駛、游戲AI等應用場景。常見的算法包括Q-學習、深度Q-網(wǎng)絡（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等。

強化學習適合動態(tài)和復雜環(huán)境中的決策問題，可處理連續(xù)性和長期的回報，但其訓練時間較長，可能需要大量試驗來找到最佳策略，且其訓練過程不穩(wěn)定，結果可能難以解釋。

機器學習還有一種自監(jiān)督學習（Self-Supervised Learning）模式，模型可從無標注數(shù)據(jù)中自行產(chǎn)生標注，用于訓練，例如通過數(shù)據(jù)變換創(chuàng)建假想的標注。自監(jiān)督學習主要應用于自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV），如預訓練模型BERT、GPT等應用場景，常見的算法包括自回歸模型、自編碼器、對比學習等。

自監(jiān)督學習由于無需人工標注，因此適用于大規(guī)模無標注數(shù)據(jù)，在NLP等領域取得了很大成功，但其模型訓練過程復雜，運算成本較高，且其結果解釋性可能不佳。

AI和ML這兩者在各行各業(yè)中有著廣泛的應用，像是在醫(yī)療領域，AI能夠協(xié)助診斷疾病、分析醫(yī)療圖像、個性化治療方案。在金融領域，機器學習應用于風險評估、詐欺檢測、投資決策。在制造業(yè)，AI可用于生產(chǎn)過程自動化、質(zhì)量控制、預測性維護。在交通應用方面，自動駕駛、交通管理系統(tǒng)中大量應用AI和ML。在零售業(yè)，個性化推薦、需求預測、客戶分析都是ML的應用場景。在娛樂業(yè)，流媒體平臺利用ML來推薦音樂、電影等內(nèi)容。

上述這些訓練模式各有其獨特的應用場景和挑戰(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，并且在不斷推動科技和社會的進步，未來的發(fā)展將無可限量。

深度學習使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡模仿人腦的結構和功能

深度學習（Deep Learning）則是機器學習的一個子領域，其核心在于使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡來模仿人腦的結構和功能，以便從大量數(shù)據(jù)中自動學習并提取特征。深度學習的成功在于它能夠處理復雜的數(shù)據(jù)，如圖像、語音和自然語言，并在許多應用中達到或超越人類表現(xiàn)。

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

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

傳統(tǒng)機器學習模型往往需要手動設計特征，而深度學習可以自動從數(shù)據(jù)中學習和提取特征，這使得它在處理非結構化數(shù)據(jù)（如圖像和語音）方面特別有效。反向傳播（Backpropagation）則是一種訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，它通過調(diào)整網(wǎng)絡中每個權重和偏差，最小化預測錯誤，從而提高模型的準確性。

深度學習在許多領域中已經(jīng)取得了顯著成果，像是計算機視覺能力，可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來自動識別圖片中的物體或場景，或是進行物體檢測，如自動駕駛汽車中的行人檢測，以及面部識別能力，這在安全和社交媒體中被廣泛使用。

另外還有自然語言處理（NLP）能力，可進行語音識別，將語音轉(zhuǎn)換為文本，如Siri和Google Assistant，以及機器翻譯功能，如Google翻譯使用的翻譯技術。另外還有如文章自動生成、聊天機器人等。在語音處理能力上，深度學習已經(jīng)可以做到語音合成，如文本轉(zhuǎn)語音（TTS）系統(tǒng)，以及做到情感識別，可從語音中識別說話者的情感狀態(tài)。

醫(yī)療健康是深度學習的重要發(fā)展領域，通過深度學習可進行醫(yī)學圖像分析，如腫瘤檢測、病理學診斷等，也可以應用在基因組學，用于理解基因數(shù)據(jù)并預測疾病風險。

此外，在自動駕駛應用，深度學習用于感知周圍環(huán)境，做出駕駛決策，控制車輛的運動。在游戲AI領域，深度學習幫助AI自主學習如何在復雜的游戲環(huán)境中做出決策，如AlphaGo。深度學習已經(jīng)成為推動AI發(fā)展的關鍵技術，并在許多領域中帶來了革命性的變革。隨著計算能力的增強和數(shù)據(jù)的增多，深度學習的應用前景將越來越廣泛。

Edge AI的分布式計算方式更加快速穩(wěn)定與安全

Edge AI是指在邊緣設備上運行人工智能（AI）算法和模型的技術，這些設備包括物聯(lián)網(wǎng)設備、智能手機、嵌入式系統(tǒng)等。與傳統(tǒng)的云AI不同，Edge AI在設備本地進行數(shù)據(jù)處理和決策，而不是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h程的云服務器進行分析。這樣的分布式計算方式使得系統(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能夠大幅降低響應時間，適合需要實時反應的應用，如自動駕駛或工業(yè)自動化。此外，隨著硬件技術的進步，邊緣設備具備了強大的計算能力，使得復雜的AI任務可以在本地高效地運行。

Edge AI在數(shù)據(jù)隱私與安全性上又比云AI要更好，因為數(shù)據(jù)是在本地處理和存儲，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆频男枨螅兄诒Ｗo用戶隱私并降低數(shù)據(jù)泄漏風險。此外，由于是在本地進行數(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)絡帶寬的消耗，適合在網(wǎng)絡資源有限的環(huán)境中使用。Edge AI并具有可擴展性與分布性，Edge AI使得AI應用可以更加靈活地部署和擴展，系統(tǒng)可以分布式運行，減少單點故障的風險。

Edge AI的應用領域相當廣泛，最常見的便是智能家居應用，Edge AI可以應用于智能音箱、智能監(jiān)控、智能家電等設備，可提升用戶體驗并保護數(shù)據(jù)隱私。在制造業(yè)中，Edge AI可用于機器狀態(tài)監(jiān)控、質(zhì)量檢測、故障預測，實現(xiàn)工廠的工業(yè)自動化與智能運營。

在醫(yī)療健康領域，Edge AI可以運行在可穿戴設備中，實時監(jiān)測用戶的健康數(shù)據(jù)，如心率、血壓等，并提供個性化的健康建議。在智能交通應用，Edge AI可用于自動駕駛汽車，能夠快速處理車輛周圍的數(shù)據(jù)，做出實時決策，確保行車安全。

在零售業(yè)中，Edge AI可以實現(xiàn)智能貨架管理、自動收銀、需求預測等功能。在物流中，則可用于包裹跟蹤、路線優(yōu)化等。在農(nóng)業(yè)應用中，Edge AI在智能農(nóng)業(yè)中應用廣泛，如實時監(jiān)測農(nóng)作物的生長環(huán)境、病蟲害預測、農(nóng)業(yè)機械自動化控制等。

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

結語

人工智能（AI）和機器學習（ML）正在重新定義各個行業(yè)的未來，提供了自動化、智能化和數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案。從醫(yī)療健康到工業(yè)自動化，這些技術已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力。而Edge AI的出現(xiàn)則進一步提升了AI系統(tǒng)的效率與安全性，使得實時處理成為可能，同時保護用戶隱私。隨著技術的持續(xù)發(fā)展，AI、ML和Edge AI將不斷推動創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟和社會帶來更加智能、便捷的生活方式。

審核編輯 黃宇