深度神经网络将进入你的手机

自动驾驶汽车如何区分一个人和一个交通锥？Spotify如何为我的“发现周刊”播放列表选歌？为什么Gmail的垃圾邮件过滤器这么有效？

答案是一种被称为深度神经网络的人工智能。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能力和内存来运行-太多了，无法在像你的普通智能手机上快速工作。

现在，东北部的研究人员已经展示了一种在智能手机或类似系统上运行深层神经网络的方法。使用它们的方法，网络可以执行的任务比以前的工作中演示的快56倍，而不会失去准确性。他们将在下个月于纽约举行的人工智能会议上介绍他们的工作。

“人们很难在智能手机或这些类型的移动设备上实现神经网络的实时执行，”东北电气与计算机工程助理教授王彦志说。“但我们可以让大多数深度学习应用程序实时工作。”

通常，移动设备需要连接到互联网才能访问深层神经网络。手机收集数据，但处理是在远程服务器上完成的-这就是为什么当你的iPhone处于飞机模式时，你不能和Siri说话。

王和他的同事设计了一种方法来减少神经网络模型的大小，并自动生成代码以更有效地运行它。这项工作可以允许深度神经网络在现成的设备中实现，这些设备可能没有一致的互联网接入。这远远超出了与手机的免提通信。

“需要智力的东西太多了，”王说。“医疗器械、可穿戴设备、传感器、智能相机。所有这些，它们都需要一些东西来增强识别、分割、跟踪、监视等等，但目前它们是有限的。”

人工智能已经被用于改善医院的医疗技术。它还有很多机会来扩大可穿戴设备的使用，可能为残疾人提供指导，或者提醒病人和医生注意心律的变化或其他问题。但想象一下，因为你在地铁上，没有服务，所以错过了一个关于潜在心脏病发作的警报。

“对于许多医疗器械的应用，我们不能假设这种器械总是连接到互联网上，”王说。“而且在连接互联网时，总是会有很大的延迟。一切都需要计算并发回。”

当王说“一个重大的延迟”时，他说的是一秒钟的分数。但这足以改变现状。

“对于自动驾驶汽车，所有的数据都需要发送到一个云数据中心，然后有一个传输延迟发送回来，”王先生说。“也许吧。1秒。还有这个。1秒钟可能造成损害。”

消除这一秒钟的延迟可能会挽救生命。

王建宙还指出，深层神经网络可以引发隐私问题，因为个人信息在云上共享是为了让这些网络发挥作用。在本地处理数据，而不把它发送到遥远的服务器，可以让人们更舒适地使用由人工智能驱动的设备。

“以前，人们认为深度学习需要专门的芯片，或者只能在云端的服务器上运行，”王说。这种知识假设限制了深度学习的应用。我们不能总是依赖云。我们需要在当地做出明智的决定。”