人工智能的未来是微小的

多年来，技术在尺寸和成本上逐渐小型化，这导致了大量采用。从笨重、耗能的电脑，我们现在已经有了体积和功耗只有其一小部分的智能手表。虽然这些创新带来了紧凑、便携和高效的解决方案，但它们也催生了技术进步，如新兴的纳米技术领域。人工智能下一步将嵌入我们的生活，因为它将深深融入人类活动的所有领域。

对微型人工智能的需求

马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校进行的研究表明，训练一个算法可能会产生普通汽车一生中五倍的二氧化碳排放量。一些语言处理算法处理3.4亿个数据参数的庞大数据集，为了训练它，成本、能源消耗和排放水平高得惊人。这种模型提供高度精确的结果，但是具有极端的能量和计算需求。

不断追求人工智能模型的最高精度有时会造成近视，成本、运营效率、延迟都被忽视，所有这些都是以扩大碳足迹为代价的。也有一些工业用例，运行人工智能根本不可行。

AI如何变得微小？

AI是一项突破性的技术，它试图压缩和收缩现有的AI模型，以降低它们的复杂性，使它们更加高效和快速，降低成本和能源需求。通过仔细的数据选择、紧凑的模型架构和各种技术，如知识提取、量化和修剪，开发人员可以优化和缩小原始人工智能模型，以消耗更少的处理能力和数据，而不影响准确性。

这导致复杂性和负载的大幅降低，使得在智能边缘设备上本地运行而不是每次都将其发送到云成为可能。在边缘，功率和处理要求要低得多，从而降低了成本和带宽要求。云服务器上训练和推理工作量的减少也提高了执行速度。

来自华为和华中科技大学的Tiny AI研究人员成功地基于NLP模型BERT构建了Tiny BERT，该模型比母模型小7.5倍，但速度快9.4倍，能耗明显更低。

尽管微小的人工智能也可以提供可持续发展的好处，但仅基于较小的人工智能模型和边缘处理能力来实现大规模采用将是困难的。联合学习、无电池物联网传感器和分散式网络覆盖是三项外部进步，将进一步扩大这项技术的采用并增强其可持续性。

商业利益

原则上，微小的人工智能已经存在于我们的智能手机生活中，基于人工智能的助手正在进行检测和推理，不需要互联网接入和强大的计算能力。一些组织已经启动了一些应用，电力供应商通过检测潜在的发生区域并采取预防措施，使用微型人工智能来防止野火。

微小的人工智能还可以实现以下功能:

可持续发展目标和环境证书: AI的碳足迹超过了航空业，随着IOT设备数量的增加，这个问题将达到惊人的比例。通过制造更多的轻型模型，我们可以实现无与伦比的效率增益并提高采用率，而不会影响可持续发展目标。

智能和智能平台: 微小的人工智能可以从根本上改变我们与许多设备的交互，以可承受的成本带来强大的深度学习，以创建环境感知的消费设备。计算机视觉、语音助手、文本和语音处理、相机图像处理、自动驾驶、制造、金融平台、互联医疗、工业4.0和智能物流等服务和技术不胜枚举。由于较低的计算能力导致的成本降低将产生一波响应设备，对它们的需求将呈指数增长，导致它们迅速扩大规模。

对于高度管制和注重隐私的细分市场不可或缺: 云存储的潜在低数据需求或无数据需求对于数据收集和存储令人担忧的行业来说将是一个福音。在边缘设备中，模型针对边缘环境进行个性化设置，关键个人数据不会离开设备。Tiny AI将对这一部分更具吸引力，因为它通过减少数据基础设施和增强安全性来解决问题。

移动性、机器人和制造业 :在成本效益、能源效率和超快速处理这三大支柱的推动下，这些行业将自然而然地适合质量检查、预测性维护、警报、异常检测等实施，使大量数字工作者能够承担多个方面的工作。

结论

在实施人工智能时，重要的是要意识到环境成本不会超过技术的感知和实际收益。为了适应未来的人工智能生态系统，我们需要更加关注可持续发展措施、降低培训成本和实施。

企业领导层现在必须开始在人工智能的使用中嵌入可持续的实践。有远见的高管将会欣赏微型人工智能在边缘上呈现的价值——因为它节省了资金和能源，同时提高了数据隐私和安全性。