值得关注的低端人工智能趋势

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应用程序开发人员面临的这种安全挑战是独一无二的，因为信息不存储在云服务器上，而且现代技术远未达到其承诺的安全强度。 第二个限制是关于可访问性。云计算仅适用于连接性和网络信号较强的区域。对于由于缺乏基础设施或存在需要安全措施的关键单元而导致连接较差的区域，这些区域无法像其他高连接区域那样高效地利用传统人工智能。 想想农田、乡村和欠发达地区。这个问题对发展中经济体的影响尤为严重，因为它们基本上不具备支持传统人工智能和云计算的基础设施。 这是边缘人工智能将克服的一个限制，因为它不需要持续的高速连接，因为算法本地集成在设备上。这意味着应用程序用户仍然可以在没有互联网连接的情况下使用需要人工智能的应用程序功能。

随着 COVID-19 和基于人工智能的自动化测试和诊断 多米尼加共和国 WhatsApp 号码 平台的兴起，低边缘人工智能可以成为令人难以置信的资源，使缺乏连接和云计算的人们更容易使用此类平台。 这是一个令人难以置信的用例，使得应用程序开发人员必须在开发过程中专注于边缘人工智能，而不是发挥基于云的人工智能集成的旧优势。 值得关注的低端人工智能趋势。 在技​​术发展领域，有两个主要趋势正在使边缘人工智能更加接近现实并帮助改变当前的人工智能格局。 目录 人工智能协处理器 先进算法和神经网络 1.人工智能协处理器 Movidius 电脑棒 来源 AI 协处理器对于科技行业的意义就像 GPU 对于游戏和渲染行业的意义一样。借助人工智能协处理器，由于其令人难以置信的处理和计算能力，可以执行并行操作。



Nvidia 等公司在帮助人工智能行业转向边缘技术方面取得了实质性进展。我们在最近的历史中看到发布的一项此类技术是Movidius 神经计算棒。它是一个外部人工智能处理器，可在边缘提供深度学习计算能力，允许本地设备随着时间的推移改进决策，并在本地创建数据存储库，而无需依赖云服务。 2.先进算法和神经网络 科学界在先进算法的开发方面取得了重大进展，这些算法不仅可以执行人类任务，还可以模仿人类的思想和行为。这些算法使用计算能力，并像人类一样使用它来“思考”。 神经网络图 来源 这些人工神经网络的设计类似于构成动物大脑的生物神经网络。这些系统能够根据一般示例学习不同的任务，而无需经过训练来遵循一组特定于任务的规则，这是传统人工智能无法实现的。