人工智能可以是各種各樣的事情：用計(jì)算機(jī)做智能的事情，或者用計(jì)算機(jī)按照人類(lèi)做事的方式做智能的事情。二者區(qū)別很明顯。與我們的大腦相比，計(jì)算機(jī)的工作方式獨(dú)特：我們的思維在意識(shí)上是串行的，但是實(shí)際上是并行的。計(jì)算機(jī)實(shí)際上也是串行的，但是我們可以有不同的處理器，現(xiàn)在也有并行的硬件體系結(jié)構(gòu)?？紤]到所有這些因素，盡管我們通常采用這種方式，但很難在并行中并行執(zhí)行。

作為確認(rèn)我們理解力的一種機(jī)制，模仿人類(lèi)方法一直是AI的長(zhǎng)期努力。如果我們可以從計(jì)算機(jī)仿真中獲得類(lèi)似的結(jié)果，則可以建議我們對(duì)正在發(fā)生的事情有一個(gè)強(qiáng)大的模型。顯然，這種聯(lián)系方式是受挫于對(duì)某些認(rèn)知制品的挫敗感而啟發(fā)的，表明某些先前的標(biāo)志性模型是近似的，而不是精確的描繪。

當(dāng)前，信息安全性、通信帶寬和處理延遲方面的問(wèn)題正在將AI從云驅(qū)動(dòng)到邊緣。盡管如此，從根本上通過(guò)可用于訓(xùn)練和運(yùn)行大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU，其可用性在云計(jì)算方面取得重大進(jìn)展的類(lèi)似AI創(chuàng)新并不適合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預(yù)算下工作，例如，內(nèi)存、功能和計(jì)算能力。

訓(xùn)練復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）已經(jīng)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，并且為邊緣目標(biāo)做準(zhǔn)備可能會(huì)帶來(lái)無(wú)限地麻煩。鑒于對(duì)AI進(jìn)行邊緣訓(xùn)練的常規(guī)方法受到限制，因?yàn)樗鼈內(nèi)Q于這樣的想法，即推理的處理在訓(xùn)練期間是靜態(tài)表征的。這些靜態(tài)方法結(jié)合了訓(xùn)練后的量化和精簡(jiǎn)功能，它們沒(méi)有考慮深度網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行時(shí)可能需要進(jìn)行多變的工作。

與上面的靜態(tài)方法相比，自適應(yīng)AI是對(duì)AI進(jìn)行培訓(xùn)以及解決當(dāng)前和將來(lái)的計(jì)算需求的方式的重要舉措。

它之所以能夠很快超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型的原因，是因?yàn)樗哂泄膭?lì)組織在減少時(shí)間、精力和資產(chǎn)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果的能力。

穩(wěn)定、高效、敏捷

自適應(yīng)AI的三個(gè)基本原則是穩(wěn)定、效率和敏捷性。穩(wěn)定性是實(shí)現(xiàn)高算法精度的能力；效率是指實(shí)現(xiàn)低資源使用率（例如計(jì)算機(jī)、內(nèi)存和電源）的能力；敏捷性管理是根據(jù)當(dāng)前需求調(diào)整操作條件的能力。自適應(yīng)AI的這三個(gè)原則共同規(guī)劃了針對(duì)邊緣設(shè)備的超級(jí)AI推理的關(guān)鍵度量。

數(shù)據(jù)通知的預(yù)測(cè)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)利用單個(gè)流水線。使用此策略，可以使用不斷進(jìn)階的學(xué)習(xí)方法，該方法可以使框架保持更新并鼓勵(lì)其實(shí)現(xiàn)高性能水平。自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程將篩選并學(xué)習(xí)對(duì)信息和產(chǎn)量值及其相關(guān)質(zhì)量進(jìn)行的新更改。此外，得益于可能實(shí)時(shí)改變市場(chǎng)行為的場(chǎng)合，因此，始終保持其準(zhǔn)確性。自適應(yīng)AI確認(rèn)來(lái)自操作環(huán)境的輸入

并對(duì)其進(jìn)行跟蹤以進(jìn)行數(shù)據(jù)通知的預(yù)測(cè)。

可持續(xù)系統(tǒng)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)在大規(guī)模構(gòu)建ML模型時(shí)解決了這些問(wèn)題。由于該模型是通過(guò)流方法學(xué)準(zhǔn)備的，因此對(duì)于噪聲處理非常重要的空間非常貧乏的數(shù)據(jù)集，它的熟練程度很高。該管道旨在處理巨大數(shù)據(jù)集中的數(shù)十億個(gè)特征，而每個(gè)記錄可以具有許多特征，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄稀疏。

該系統(tǒng)只需要一個(gè)管道，而不是將傳統(tǒng)的ML管道分為兩部分的管道。這提供了快速的解決方案，用于驗(yàn)證想法并在生產(chǎn)中進(jìn)行簡(jiǎn)單部署。自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)展示可與批處理模型系統(tǒng)媲美，但通過(guò)發(fā)揮作用并從系統(tǒng)獲得的反饋中獲益，它們的表現(xiàn)要優(yōu)于其，這無(wú)疑使其在長(zhǎng)期內(nèi)更加強(qiáng)大和可持續(xù)。

前景

自適應(yīng)AI將被廣泛用于應(yīng)對(duì)不斷變化的AI計(jì)算需求。在運(yùn)行時(shí)，可以根據(jù)所需的算法性能和可用的計(jì)算資源來(lái)解決運(yùn)營(yíng)效率?？梢杂行Ц淖兤溆?jì)算需求的Edge AI框架是降低計(jì)算和內(nèi)存資源需求的最佳方法。

自適應(yīng)AI的質(zhì)量使其在CSP的動(dòng)態(tài)軟件環(huán)境中具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，在CSP的動(dòng)態(tài)軟件環(huán)境中，每次框架大修時(shí)輸入/輸出都會(huì)變化。 它可以在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)、安全性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮關(guān)鍵作用，并幫助發(fā)展客戶(hù)體驗(yàn)。