Нельзя отрицать, что сегодня ИИ быстро меняет технологический ландшафт. ИИ проникает повсюду: от беспилотных автомобилей до чат-ботов и предложения расширенных функций на наших смартфонах. Что касается смартфонов и небольших устройств, то индустрия сейчас смещается в сторону искусственного интеллекта, встроенного в устройства.
Итак, что же такое ИИ на устройстве? Как это работает и какую пользу приносит? Что ж, есть о чем поговорить, и в этом объяснителе вы найдете все, что вам нужно об этом знать.
Что такое ИИ на устройстве?
На текущем этапе большая часть потребительского ИИ опирается на огромные наборы данных. Все эти наборы данных хранятся в облаке, и устройствам необходим доступ к ним через Интернет, чтобы предлагать функции на базе искусственного интеллекта. Хотя это снижает нагрузку на локальное оборудование, это вредно для конфиденциальности.
В конце концов, такие устройства, как мобильные телефоны, содержат много личных данных. В большинстве случаев, чтобы получить доступ к функциям искусственного интеллекта, которые могут предложить смартфоны, вам необходимо загрузить личные данные на серверы искусственного интеллекта. Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект на устройстве.
Как следует из названия, искусственный интеллект на устройстве относится к устройствам, способным локально использовать возможности искусственного интеллекта. Это означает, что вся обработка ИИ происходит прямо на устройстве, а не в облаке. Таким образом, нет необходимости загружать информацию или держать устройство подключенным к Интернету.
Как работает ИИ на устройстве?
Возможно, вы уже знакомы с различными моделями ИИ. Например, DALL-E, Стабильная диффузия, Середина путии GPT. Эти модели ИИ обучаются в облаке и используют массу данных. Кроме того, им требуется много вычислительной мощности, поэтому их эксплуатация обходится довольно дорого.
Это не означает, что вы не можете получить доступ к этим моделям ИИ с помощью чего-то относительно менее мощного. Это возможно, хотя и через API и различные методы интеграции. Но даже если кажется, что эти приложения, интегрированные с API, работают локально, это не так. Вместо этого они полагаются на модель, хранящуюся в облаке.
Для интеграции искусственного интеллекта на устройстве эти модели необходимо оптимизировать. В противном случае они не будут эффективно работать на целевых устройствах. Оптимизированные модели ИИ затем встраиваются в приложения, которые пользователи могут загружать на свои устройства.
Когда этим приложениям с искусственным интеллектом на устройстве необходимо выполнить задачу, они запускают модель искусственного интеллекта в автономном режиме. Вся обработка происходит с помощью встроенного графического процессора, процессора или того и другого. Это означает, что все данные, которые вы предоставляете для задачи, обрабатываются без отправки чего-либо с устройства. То же самое относится и к результатам, которые предоставляют эти приложения на базе искусственного интеллекта.
Это означает, что все, включая данные приложения, остается изолированным от облака. Все, что связано с задачей, происходит в автономном режиме с помощью искусственного интеллекта на устройстве.
Новости недели
Преимущества искусственного интеллекта на устройстве
Теперь, когда вы имеете четкое представление об искусственном интеллекте на устройстве, давайте поговорим о некоторых преимуществах, которые он дает.
Конфиденциальность и безопасность
Как упоминалось ранее, облачный ИИ требует, чтобы вы загружали свои данные. Такая передача данных и использование данных на многих платформах и различных облачных сервисах увеличивает риск конфиденциальности. Это может привести к манипулированию данными, краже данных и отслеживанию данных.
Искусственный интеллект на устройстве помогает обеспечить безопасность и изоляцию данных пользователя. Тем самым обеспечивается лучшая конфиденциальность. Это также означает, что вы можете без проблем использовать функции искусственного интеллекта на устройстве, поскольку данные остаются на устройстве. В конечном итоге это позволит вам получить персонализированные функции.
Улучшенная производительность искусственного интеллекта
Производительность ИИ обычно измеряется по-разному. Среди прочего есть производительность обработки и задержка. Производительность искусственного интеллекта на устройстве значительно выше по сравнению с производительностью искусственного интеллекта, поддерживаемой облаком. На самом деле, в большинстве случаев улучшение производительности выражается двузначными числами.
Учитывая недавний выпуск мощного мобильного оборудования, тенденция повышения производительности искусственного интеллекта на устройствах будет продолжать расти. В конце концов, мобильные телефоны смогут без проблем запускать большие генеративные модели. Конечно, оптимизация модели также играет роль в этом отношении.
Когда дело доходит до генеративного искусственного интеллекта, задержка приложения играет решающую роль. Например, чат-боты должны отвечать практически в режиме реального времени, чтобы обеспечить удобство взаимодействия с пользователем. А когда эти приложения чат-ботов полагаются на искусственный интеллект на устройстве, не возникает проблем с задержкой, вызванных облачными серверами или перегруженными сетями.
Такое сокращение задержки также позволяет приложениям искусственного интеллекта на устройстве быть более надежными. И давайте не будем забывать, что он позволяет вам выполнять запрос где угодно и когда угодно.
Улучшенные персонализированные функции
Благодаря более высокому уровню конфиденциальности модели искусственного интеллекта на устройстве можно настроить в соответствии с индивидуальными целями пользователей. Например, генеративный искусственный интеллект на устройстве может предлагать индивидуальные ответы на основе реакции пользователя, моделей использования и других персонализированных факторов. Это может помочь сделать медицинские устройства и фитнес-трекеры более функциональными.
ИИ на устройстве и стоимость
Поставщики облачных услуг в настоящее время изо всех сил пытаются снизить эксплуатационные расходы и затраты на оборудование, связанные с моделями искусственного интеллекта. И многие начали внедрять программы на основе подписки, чтобы справиться с этими расходами. Эти сборы, вероятно, будут увеличены. В противном случае решения искусственного интеллекта не смогут должным образом обслуживать растущую базу пользователей.
С другой стороны, искусственный интеллект на устройстве снижает нагрузку на облачные вычисления. В конце концов, весь процесс происходит локально, и нет необходимости передавать данные в решения облачных вычислений. Это также означает, что потребителям не нужно платить дополнительную плату за доступ к функциям на базе искусственного интеллекта, поскольку их собственные устройства могут запускать их в автономном режиме.
