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「中国数字科技馆」手机也能应用深度神经网络


「中国数字科技馆」手机也能应用深度神经网络
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电子与计算机工程助理教授王彦志（Yanzhi Wang） ， 设计了一种在移动设备上运行深度神经网络的方法 ， 就像普通的手机一样 。
自动驾驶汽车是如何辨识交通路标的？Spotify如何为我的“每周发现”播放列表选择歌曲？为什么谷歌邮箱的垃圾邮件过滤器如此有效？
答案在于一种被称为深度神经网络的人工智能技术 。 这些网络非常擅长识别和分类数据 ， 但它们往往需要大量的计算和内存才能运行——由于需求较高而不能在一般的智能手机上快速运行 。
如今 ， 东北大学的研究人员已经证明了一种在智能手机或类似系统上运行深度神经网络的方法 。 使用他们的方法 ， 这些网络执行任务的速度比以前快56倍 ， 且不失准确性 。 他们与2月在纽约举行的人工智能会议上展示了他们的研究成果 。
“人们很难在智能手机或此类移动设备上实时运行神经网络 ， ”东北大学电子与计算机助理教授王彦志（Yanzhi Wang）表示 ， “但我们可以让大多数深度学习应用程序进行实时工作 。 ”
通常 ， 移动设备需要连接到互联网才能访问深度神经网络 。 手机收集数据 ， 但是处理过程是在远程服务器上完成的——这就是当iPhone处于飞行模式时 ， 用户不能与Siri交流的原因 。
王和他的同事们已经设计出一种方法 ， 既可以减小神经网络结构的规模 ， 又可以自动生成代码以便更有效地运行网络 。 这项工作可以使深度神经网络在现有设备上实现 ， 这些设备可能没有一致的互联网接入端 。 它的用途远超出与手机免提通信这一功能 。
王说：“很多事情的完成需要智慧 。 医疗设备、可穿戴设备、传感器、智能相机 ， 所有的这些设备 ， 他们都需要某种技术用来增强识别、分割、跟踪、监视等等 ， 但现有技术是有限的 。 ”
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王彦志（Yanzhi Wang） ， 电子与计算机工程助理教授 。（图片来源：Ruby Wallau/东北大学）
人工智能已经被用于改善医院的医疗技术 。 同时也存在大量的机会来扩展可穿戴设备的使用范围 ， 潜在地为残疾人提供指导 ， 或提醒患者和医生注意心率变化等问题 。 相反 ， 想象一下 ， 由于在地铁上且没有人工智能服务而错过一个发现潜在心脏病发作的机会的后果 。
“对于很多医疗设备应用 ， 我们无法假设其总能连接到互联网 ， ”王说 ， “并且在连接到互联网时 ， 也会存在很大程度的延迟 。 此时所有数据都需要计算并发回 。 ”
当提到“很大程度的延迟”时 ， 王指的是不到一秒的时间 。 但这已足以产生影响 。
“对于自动驾驶汽车 ， 所有数据都需要发送到云数据中心 ， 之后有一个传输延迟发送回来 ， ”王说 ， “也许是一秒 ， 但这一秒可能会造成损失 。 ”
消除这一秒的延迟可能会挽救一个生命 。
王还指出 ， 深度神经网络会引发隐私问题 。 因为为了保证网络的正常运行 ， 个人信息会在云端共享 。 在本地处理数据而不是将数据发送到遥远的服务器 ， 可让人们更舒适地使用人工智能设备 。
“以前 ， 人们认为深度学习需要专用芯片 ， 或者只能在云服务器上运行 ， ”王说 ， “这种知识假设限制了深度学习的应用 。 我们不能总是依赖于云功能 ， 而需要就地做出最明智的决定 。 ”
作者：Laura Casta?ón
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