人工智能是人類的未來，我們已經(jīng)在不知不覺中使用了它。據(jù)某些科學(xué)家所說，它甚至可以作為“有能力的新物種”來代替人類。

日前，EETimes編輯邀請(qǐng)到Maxim Integrated（美信）微控制器和安全業(yè)務(wù)執(zhí)行董事Kris Ardis以及Maxim Integrated副總裁兼首席技術(shù)官David Dwelley參與到關(guān)于人工智能的討論中。

David Dwelley

Kris Ardis

什么是人工智能？

人工智能的目的是在機(jī)器中創(chuàng)造一種模擬的人類智能，像人類一樣“思考”，模仿人的行為方式。人工智能的基本特征是能夠分析數(shù)據(jù)并確保實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的最佳方式。

“科幻電影會(huì)告訴我們，人工智能是隱藏在某個(gè)秘密地點(diǎn)的巨型計(jì)算機(jī)，它們正在接管世界，”Dwelley說，“這當(dāng)然不是人工智能，這只會(huì)是一部偉大的科幻小說，但這并不是科技行業(yè)看待人工智能的方式。實(shí)際上，從物聯(lián)網(wǎng)的人工智能來看，它實(shí)際上只是一種專門的算法，可以進(jìn)行非常復(fù)雜的模式匹配。它尋找模式并識(shí)別它們，然后對(duì)它們進(jìn)行分類。它也是一類半導(dǎo)體器件，有專門的硬件來加速算法。Maxim從事的是芯片制造業(yè)務(wù)，我們專門制造硬件加速器來運(yùn)行這類算法。”

從傳統(tǒng)智力分配上看，人工智能的功能主要由四個(gè)不同級(jí)別組成：

理解：通過模擬數(shù)據(jù)和事件關(guān)聯(lián)的認(rèn)知能力，人工智能能夠識(shí)別文本、圖像、表格、視頻、語音和推斷信息。

推理：系統(tǒng)可以連接收集到的多個(gè)信息位（通過精確的數(shù)學(xué)算法和自動(dòng)化的方式）。

學(xué)習(xí)和互動(dòng)：“模式識(shí)別實(shí)際上是受到我們思維方式和大腦工作方式的啟發(fā)。”Ardis說，“你訓(xùn)練大腦中的神經(jīng)元去識(shí)別某些東西，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做得是同樣的事情。”

我們應(yīng)該害怕人工智能嗎？“如果你看太多恐怖電影，那么也許吧，但真的，我不認(rèn)為這是什么可怕的東西。這只是另一種算法。如果說有什么可怕的東西，那就是人們選擇用這些算法來做的事情。”Dwelley說。

Ardis補(bǔ)充道：“需要記住的一件重要的事是，這些東西都是為了訓(xùn)練任務(wù)，這些任務(wù)伴隨著數(shù)據(jù)和一系列期望或者預(yù)期結(jié)果。所以你可以訓(xùn)練任何人去做錯(cuò)事。這是人工智能嗎？還是因?yàn)槿说囊蛩兀渴堑模覀兛謶值膱?chǎng)景，其實(shí)是恐懼背后的那個(gè)操作者而不是恐懼真正的技術(shù)。”

Dwelley說：“我們正在試驗(yàn)制造流程中使用人工智能，這是今天非常傳統(tǒng)、非常人性化的算法。我們現(xiàn)在正在我們的工廠里進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，看看我們是否可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來改進(jìn)或優(yōu)化，只是為了更快地學(xué)習(xí)，更快地得到改進(jìn)的結(jié)果，因?yàn)橄到y(tǒng)可以同時(shí)觀察很多變量。它可以一次得出許多平行的結(jié)論，并最終得到一個(gè)更快的路徑來獲得更好的結(jié)果。因此，我們?cè)贛axim內(nèi)部和我們銷售的產(chǎn)品上都在進(jìn)行這方面的試驗(yàn)。”

安全與應(yīng)用

人工智能確實(shí)是一個(gè)非常有能力的模型識(shí)別系統(tǒng)。如果我們有一個(gè)IT系統(tǒng)，而一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅到它，首要的挑戰(zhàn)是認(rèn)識(shí)到攻擊正在發(fā)生。

一般來說，人工智能（和機(jī)器學(xué)習(xí)）可用于網(wǎng)絡(luò)防御，以創(chuàng)建有效的“安全評(píng)估”工具。不幸的是，工具同樣適用于黑客收集大量信息并策劃一次熟練的攻擊。

人工智能的形成使用了來自結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如博客和新聞報(bào)道。通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，人工智能提高了“識(shí)別”網(wǎng)絡(luò)安全威脅和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的能力。

“我們發(fā)現(xiàn)了一些可以用模式識(shí)別仔細(xì)審查的系統(tǒng)。從本質(zhì)上說，它能識(shí)別出發(fā)生在它身上的事情。網(wǎng)絡(luò)攻擊是發(fā)生在IT系統(tǒng)上的事情。人工智能或機(jī)器訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法很可能會(huì)注意到攻擊，并能夠向系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，以便系統(tǒng)能夠采取其他措施保護(hù)自己免受網(wǎng)絡(luò)攻擊。

用于模式識(shí)別任務(wù)的學(xué)習(xí)算法比大多數(shù)人意識(shí)到的要廣泛得多。

Ardis說：“郵政部門幾十年來一直用它來分類郵件。這些都是非常原始的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但我想，它們從上世紀(jì)90年代就開始使用了，甚至可能更早。因此，郵件通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法到達(dá)信箱，這已經(jīng)持續(xù)了很長(zhǎng)時(shí)間了。谷歌與機(jī)器學(xué)習(xí)合作。每一次你在谷歌的搜索框里輸入一個(gè)搜索，就像整個(gè)世界都在做的那樣，搜索背后都有機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們決定返回給你的結(jié)果。谷歌之所以如此成功，其中一個(gè)原因是，搜索結(jié)果總體上是正確的，或者說總體上是相關(guān)的。”

“這是通過機(jī)器學(xué)習(xí)完成的。然而，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是行不通的。最明顯的例子是當(dāng)你和Alexa設(shè)備通話時(shí)。當(dāng)你給它這個(gè)詞時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)識(shí)別你所說的，這只是在尋找一個(gè)模式，然后它們就會(huì)激活。今天，在日常生活中有很多人工智能在幕后工作，很多人都不知道。”

人工智能消除了耗時(shí)的研究，提供了精確的風(fēng)險(xiǎn)分析，減少了分析員做出重要決策和提供組織良好的響應(yīng)所需的時(shí)間。

在日常生活的人工智能應(yīng)用中，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域是這門學(xué)科的另一個(gè)基礎(chǔ)且重要的領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能用于檢測(cè)疾病的潛在癥狀，分析成像檢查，并根據(jù)病理報(bào)告進(jìn)行診斷。但這并不是全部：應(yīng)用到聊天機(jī)器人上的人工智能使人們能夠發(fā)現(xiàn)患者癥狀的模式，就像面部識(shí)別技術(shù)在識(shí)別罕見遺傳疾病方面做出了重大貢獻(xiàn)一樣。

支持人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)發(fā)展到支持越來越廣泛的活動(dòng)和業(yè)務(wù)流程。傳統(tǒng)的處理器、體系結(jié)構(gòu)和平臺(tái)通常需要很長(zhǎng)時(shí)間來計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)算法）中的選項(xiàng)范圍。最先進(jìn)的處理器和圖形處理器單元（GPU）已經(jīng)部分解決了這個(gè)問題，提供了優(yōu)越的計(jì)算能力和速度，但支持先進(jìn)的人工智能解決方案仍然不夠。

Ardis說：“關(guān)鍵字檢測(cè)實(shí)際上是一項(xiàng)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)。它可以用一個(gè)低功耗的Arm Cortex-M4微控制器來實(shí)現(xiàn)。這不是什么大挑戰(zhàn)。但是，如果你想做類似工業(yè)安全攝像頭這樣的復(fù)雜的事情，或者對(duì)一系列聲音進(jìn)行分類，那么歷史上還沒有任何東西可以真正用電池或價(jià)格合理的方式做到這一點(diǎn)。面部識(shí)別或人數(shù)識(shí)別也是一樣的。目前還沒有一種既便宜又低功耗的優(yōu)秀解決方案。因此，我認(rèn)為，我們新推出的MAX78000集成電路肯定要解決的一個(gè)問題是，在芯片性能方面提供一個(gè)成本效益比更高的產(chǎn)品，以便真正讓這些技術(shù)進(jìn)入市場(chǎng)。”

有能力的人工智能可以小封裝，用小電池運(yùn)行：Maxim的MAX78000支持edge-AI，但可能無法讓機(jī)器人接管（至少現(xiàn)在還沒有！）

Ardis補(bǔ)充道，“機(jī)器學(xué)習(xí)工程師習(xí)慣于使用無窮的功耗來實(shí)現(xiàn)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這與電池操作不符，例如，電池操作需要計(jì)算字節(jié)數(shù)和微瓦數(shù)。要實(shí)現(xiàn)人工智能的全部潛力，我們需要超越技術(shù)本身來思考。據(jù)估計(jì)，人工智能可以促進(jìn)GDP增長(zhǎng)，對(duì)所有行業(yè)都有重大影響。關(guān)鍵因素是掌握這些技術(shù)和技能。”

人工智能是改變我們生活的技術(shù)之一。這就是為什么在這個(gè)領(lǐng)域工作的工程師必須培養(yǎng)批判性思維，使他們成為未來的真正主角。

Ardis說：“我一直認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值之一就是讓智能隱形。我認(rèn)為人工智能是另一種更有效的工具。人工智能是一個(gè)強(qiáng)大的工具，可以讓我們周圍的一切變得更加智能。

“人工智能讓我們的生活更美好。它使我們的生活更輕松。它完成了人類不喜歡做的所有重復(fù)的、無聊的任務(wù)。”Dwelley補(bǔ)充道。

人工智能的使用和發(fā)展應(yīng)該支持一種新的經(jīng)濟(jì)模式，這種模式能夠通過優(yōu)化能源消耗來增加人們的福祉，并且對(duì)地球也是可持續(xù)的。但工業(yè)界不僅可以看到人工智能的奇跡得以實(shí)現(xiàn)，也將從中受益。

物理學(xué)前沿的一些問題，比如量子力學(xué)和廣義相對(duì)論的結(jié)合，是非常復(fù)雜的。正如物理學(xué)家Al-Khalili所說：“下一個(gè)愛因斯坦將不再是人類。”人工智能開始顯示出創(chuàng)新、直覺和創(chuàng)造性的思維能力。總有一天，它將能夠面對(duì)這樣的問題，也許它將能夠想象出人類大腦無法想象的數(shù)學(xué)范式。