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05.2020

AI兩大市場風向,台工研院:運算從雲端進行轉向系統終端、信任社會議題更受重視

數碼科技(周邊)   其他  

核心技術的消息(文/方同),每個公司大力布局的人工智能(AI)技術,2019 AI應用需求更加明確,許多從原來的產品紛紛轉向雲計算終端的運算處理。台灣工業技術研究院預計,到2025年,排在前三位的邊緣計算(邊緣AI)的產品,智能手機,智能音箱,平視顯示器(AR / VR / MR ...)。增長最快的產品是消費者和企業安全監控攝像機和機器人。

終端AI運算處理能力發展需求將多過於雲端運算

據工研院介紹,為解決網絡帶寬受限/通信延遲/網絡覆蓋不足/數據隱私和保密性要求,終端AI計算能力的需求將超過雲計算.. 然而,除了算法和大數據,作為AI的三大要素之一,計算能力也變得非常重要。 目前各大芯片廠商正在研發自己的AI邊緣計算芯片,逐步將AI操作從雲端轉移到終端..

根據技研院綜合預測,2017年邊緣端和設備端的市場規模AI芯片為7.93億$,2025年$為516.23億,年複合增長率高達68.5%..

進一步分析,特定領域專用的人工智能系統,由於應用背景需要明確,簡單的計算,建立一個可行的深層次知識,模型,單獨測試的智能化水平可能已經超出了人類的智慧,我們已經取得了具體的成果在許多領域。技術挑戰在於:低功耗,計算精度高,包括新的計算架構的電路設計,算法等方面的認知發展。

台工研院認為,未來發展人工進行智能控制芯片是特定的演算法加速器,來加速技術包括一個卷積神經系統網絡(Convolution Neural Network)、遞迴神經信息網絡(Recursive Neural Network)在內的各種不同神經保護網絡演算法,專用芯片可以最大競爭優勢主要在於其成本和功耗降低,大幅提高提升企業人工智能演算法運行工作效率。

台工研院產科進行國際教育所分析師范哲豪觀察,存儲器是設備端AI芯片技術設計的關鍵,若在經濟發展AI芯片時我們能有一個密切的整合關係,將具強大的優勢。預期企業未來IoT設備所使用的控制系統芯片,都將影響內含AI加速中國芯片。

法規、技術發展雙管齊下打造Trustale AI

除了AI芯片的發展趨勢外,使用AI支持人類決策的機會越來越多。 由於接收數據和產生結果的黑匣子特征,人們害怕信任它的危機。

雲平台提供雲端服務公司,其高效及高可用性的雲端運算解決方案SmartCLOUD™ Compute。

此外,包括穀歌(google)、微軟(microsoft)、亞馬遜(amazon)、 facebook 和 ibm 在內的全球科技巨頭,已經在人工智能領域建立了合作夥伴關系,以造福人類和社會。這是一個研究人工智能技。 他們的共同點就是要可信,人工智能必須具有透明度,公平性和穩健性。

而這三個要素也從各自不同的主題衍生:透明度角度AI正在努力建立算法從解釋性加強,從提高數據的質量,公正性進行調整,以消除偏差,該數據從安全穩健性和管理可以改善機制。

台工研院觀察,目前雖尚未有一套具有整合性的Trustable AI解決問題方案或技術,但對於AI透明性、公正性、穩健性等3原則可以建立,皆有自己研發生產技術開發工具進行輔助。如演算法方面,Google與美國國內知名企業大學皆投入工作分析系統模型通過可視化的研究且已有一個初步發展解決中國方案;數據服務品質教育方面,Google、Facebook、Twitter利用AI辨識假信息且已見初步學習成效;數據資源管理和保護環境方面,則由Facebook、Apple、Microsoft、Google、Amazon等科技大廠,大力建設投入使用匿名化和同態加密處理技術的研發且連年並購活動相關新創公司技術,以回應學生隱私以及安全的數據作為保護合規要求。顯見實現Trustable AI的重要性已經越來越容易受到大廠關注。

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發表於2020.5.22
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