AI不是科幻電影里的洪水猛獸，而是被慢慢變革的生活方式

清晨溫柔的陽光伴著手機里鬧騰的波爾卡舞曲將小編從睡夢中拉醒，透過惺忪的雙眼，小編發(fā)現(xiàn)今天手機鬧鈴比以往遲響了15分鐘，但小編并不慌，因為前一天晚上小編已經(jīng)看到了手機主動推送的預(yù)測今天路上不堵車的提醒。

穿衣、洗臉、刷牙，開車上班，一路上聽著手機主動給小編播報的早間新聞，暢通無阻地抵達公司，果然未遲到。

到達工位上時，小編發(fā)現(xiàn)桌上已經(jīng)放好了小編愛吃的三明治、煎蛋以及盒裝牛奶。這份早餐不是公司里某個暗戀小編的女同事悄悄為小編準(zhǔn)備的，而是手機在早上鬧鈴響起的同時已經(jīng)在網(wǎng)上自動下了單，送往公司。

今天的工作需要前往咖啡廳里做一期視頻節(jié)目的外拍，咖啡廳里光線昏暗，記得以往都需要帶著單反、三腳架這些大家伙上陣的，但現(xiàn)在用手機就可以完成原始素材的拍攝。由于內(nèi)容較多，拍攝的過程非常忙碌，到了午飯時間小編都沒有在意。這時候手機里的語音助手用她那“仿佛春風(fēng)拂過瀘沽湖，秋雨浸過九寨溝”的聲音提醒小編：

“主人，我發(fā)現(xiàn)您從早上到中午一直在外面拍攝視頻，午飯時間已經(jīng)到啦，需要我給您在隔壁的XXX餐廳定一個位子嗎?”

小編欣然接受。

完成了一天的工作，走出公司大門的小編，對著手機語音助手說一聲“我下班啦”，語音助手收到指令后邊遠程將家里的空調(diào)打開，并控制電飯煲開始煲粥，順便提醒了小編一天沒有給女朋友打電話，趕緊吱個聲兒。于是小編先開車接女友下班，然后一路上還不停和語音助手聊著今天NBA比賽的話題……

以上，是IT之家小編設(shè)想中“我和智能手機的一天”，我們不浮夸也不想那些科幻的，而是思考當(dāng)前人工智能(AI)和手機結(jié)合必然會在未來實現(xiàn)的結(jié)果——沒錯，能夠像一個“活生生的人”的人工智能，才是真的人工智能，這樣的人工智能也將會為我們的工作生活帶來巨大的變化。正因為憧憬這些即將發(fā)生的美好變化，科技公司們才會如此熱切地鉆研AI技術(shù)的發(fā)展，迫不及待地希望它賦能各行各業(yè)。

1、你真的認(rèn)識人工智能?

盡管對未來的想象如此美好且合理，但現(xiàn)在正在用著智能手機的我們，可能并不是所有人都了解人工智能——作為機器，它怎么就能夠像人類一樣思考了?

要解釋這個問題，我們需要先知道人類的大腦是怎么思考的。根據(jù)科學(xué)家的總結(jié)，其實人腦的思考過程可以簡單地劃分為三步：

1、接收信息;

2、處理、加工信息;

3、輸出動作指令。

而人腦之所以能夠完成這些工作，靠的是大腦內(nèi)部無數(shù)神經(jīng)細(xì)胞之間的連接，這些神經(jīng)細(xì)胞之間的連線形成人類一連串的動作反應(yīng)，即大腦通過感覺器官接收信息，然后在腦內(nèi)通過神經(jīng)細(xì)胞的反復(fù)“重新連接”進行信息加工，然后輸出信息，形成肢體反應(yīng)。類似的過程一遍一遍地重復(fù)，逐漸積累，個體的能力也隨之不斷提升。

舉個例子，當(dāng)你1歲的時候，看到一樣?xùn)|西，它一直在搖動、是黃色的，靠近時會覺得熱，你不知道它是什么，想要去摸它。這時候家長過來了，告訴你這是“火”，不能用手摸。在這個過程中，“一直在搖動”、“黃色的”，“靠近時會覺得熱”成為3個輸入信息，由這3個輸入信息，大腦會得到“火”這個輸出信息，這樣的一個過程會被存儲在大腦中。

接下來，當(dāng)你再看到滿足“一直在搖動”、“黃色的”、“靠近時會覺得熱”的東西時，你就會知道它是“火”。但是我們知道，充分燃燒的火焰不是黃色的，是藍色的。所以下一次當(dāng)你看到“一直在搖動”、“藍色的”、“靠近時會覺得熱”的東西時，你就會覺得它不是火焰，又會用手去摸。這時候，家長又過來了，告訴你這也是火，于是在你的大腦中，對火的判斷又增加了一個信息：“藍色”——這樣，距離你完全準(zhǔn)確判斷什么是“火”又近了一步。

如是，每重復(fù)一次就存儲一次，人的大腦就是在無數(shù)這樣的重復(fù)過程中判斷越來越穩(wěn)定高效，越來越具備思考能力。這就是人腦的學(xué)習(xí)過程。事實上，人工智能(AI)也正是遵循著這樣的學(xué)習(xí)邏輯。

人腦中，負(fù)責(zé)執(zhí)行每一次上述過程的最小單位，叫做“神經(jīng)元”，神經(jīng)元的主要結(jié)構(gòu)包括樹突、細(xì)胞體和軸突，樹突負(fù)責(zé)接收刺激信息并傳至細(xì)胞體，細(xì)胞體負(fù)責(zé)處理信息，軸突負(fù)責(zé)將處理的信息輸出到遠處的另一個神經(jīng)元的樹突或者肌肉或腺體。大腦內(nèi)存在大量的神經(jīng)元。而人工智能對人腦思考的模擬，就是從神經(jīng)元開始。

如上，就是人工智能模擬構(gòu)造的一個“神經(jīng)元”模型。其中x1、x2、x3代表輸入的信息，w1、w2、w3代表輸入信息分別對應(yīng)的強度權(quán)重，這部分類似神經(jīng)元的樹突，中間的部分為信號處理的過程，處理的過程就是輸入信息源和相關(guān)權(quán)重的計算，公式為：

S=x1·w1+x2·w2+x3·w3+……+xn·wn

這種加權(quán)處理的算法十分簡單，表達的只是綜合每個輸入信息可能產(chǎn)生的強度所形成的影響的結(jié)果，但是神經(jīng)元本身的影響并沒有模擬出來，所以我們還會在這個算法后面加一個內(nèi)置的閾值b，算法就成了：

S=x1·w1+x2·w2+x3·w3+……+xn·wn+b·1

好，這樣就是模擬了信號源的處理過程，接下來就是輸出了。在上面的算法中，結(jié)果可能是任意一個整數(shù)，這無論是對于計算機運算還是我們結(jié)果判斷上，都是不利的。對于正常的分類運算來說，大多數(shù)情況下我們只需要輸出一個0或1，在其他運算中，我們也更希望輸出的數(shù)字在0到1這個閉區(qū)間里。所以，在上面的算法后面，我們會加入一個傳遞函數(shù)。

傳遞函數(shù)有很多種，這里介紹一種比較常見的sigmoid函數(shù)，它的作用之一就是將結(jié)果映射到[0,1]之間。

這樣就構(gòu)成了一個基本的神經(jīng)元模型，和大腦一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由無數(shù)個這樣的基本神經(jīng)元模型構(gòu)成。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦思考的基本邏輯，當(dāng)然，這里IT之家小編為了方便大家理解，只是盡可能將這種邏輯簡化了，事實上構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程是極度復(fù)雜的。

總而言之，我們構(gòu)造的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類的大腦，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一種運算模型，它由大量的節(jié)點相互連接構(gòu)成，每個節(jié)點代表一個特定的函數(shù)，節(jié)點和節(jié)點之間的連接實際上代表兩者之間傳遞的信號的權(quán)重，輸出的結(jié)果則和網(wǎng)絡(luò)的連接方式、權(quán)重值和具體的函數(shù)的算法相關(guān)。

當(dāng)我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類思考的基本邏輯之后，就能夠?qū)θ斯ぶ悄艿乃惴〒碛懈钊氲睦斫狻Ｅe個例子，以AI的圖像識別為例，人工智能如何識別下面這張25*25像素的圖片中有猴子?這是從最基本的像素開始的。我們知道所有的圖像都是由RGB的像素點組成的，一個顏色的像素由紅綠藍對應(yīng)的三個值表示，就像白色的對應(yīng)值為[255,255,255]，對于這張25*25像素的照片來說，它的對應(yīng)的像素值數(shù)字有25*25*3=7500個(圖片中為了簡便理解，簡化為5*5)，這7500個數(shù)字就是我們前面所說的輸入信息，他們按照RGB分別以矩陣的形式排列，構(gòu)成圖片。每一個數(shù)字代表一個特征，這7500個數(shù)字又叫7500個特征向量，他們被輸入時分別帶著各自的權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過運算后，會輸出這個圖像中的物體是否為猴子的結(jié)果。

當(dāng)然，在這之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計者已經(jīng)向系統(tǒng)中輸入了大量的猴子或不是猴子的照片，用于讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練猴子照片中像素數(shù)據(jù)的特征，這就是深度學(xué)習(xí)的過程?；谶@個系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)感知的過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能更高效準(zhǔn)確地判斷照片中的物體是不是猴子。這和人腦的學(xué)習(xí)過程是一樣的。

2、AI，顛覆的是生活方式

通過上面的介紹，我們已經(jīng)了解了人工智能是如何模擬人類大腦的，有了這樣的基本邏輯，憑借計算機強大的運算力，AI就能夠在某一方面實現(xiàn)遠超人類的能力。例如2016年擊敗當(dāng)時圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，正是通過輸入無數(shù)棋譜的數(shù)據(jù)，然后系統(tǒng)不斷自我訓(xùn)練(深度學(xué)習(xí))，才能夠擁有超越人類的圍棋水平。

不過要講到AI能給我們普通消費者帶來什么，回歸到我們當(dāng)下的生活，最直觀的還是和智能手機的結(jié)合。在文章開頭，小編已經(jīng)用去很大一部分篇幅為大家描繪了不久的將來，在AI加持下的智能手機能夠達到的境界，這些場景真的不是夢。

在介紹當(dāng)前人工智能技術(shù)能夠為手機帶來什么的時候，我們不妨以高通驍龍移動平臺搭載的人工智能引擎AI Engine為例，畢竟這是目前大部分安卓手機用戶能夠直接體驗到的手機AI能力。

從2015年的驍龍820開始，高通已經(jīng)在驍龍平臺上實現(xiàn)了第一代人工智能引擎AI Engine的商用，現(xiàn)在驍龍855移動平臺已經(jīng)支持最新的高通第四代人工智能引擎AI Engine。目前智能手機上的AI運算有兩種解決方案，一種僅是通過專用的AI芯片來處理手機運行過程中需要的AI計算，另一種是綜合運用智能手機CPU、GPU、DSP等核心的運算能力，讓它們共同參與到AI運算中，各司其職，各擅所長，從而實現(xiàn)AI能力。高通AI Engine參考了人腦的設(shè)計，選擇讓芯片中所有的核心協(xié)同工作的方式。

具體來說，高通第四代人工智能引擎充分利用驍龍855移動平臺的異構(gòu)多核可編程架構(gòu)，對每個內(nèi)核進行大幅優(yōu)化和提升，強調(diào)整體芯片面向AI計算的高效率和靈活性。根據(jù)CPU、GPU和DSP的各自特點進行任務(wù)分配，在此基礎(chǔ)上第四代AI Engine還新增了一個高通自主設(shè)計、專門面向AI處理的硬件核心HTA，也就是Hexagon張量加速器，綜合實現(xiàn)了可編程的AI加速，帶來了AI整體性能的大幅提升。

那么這樣的AI運算能力能夠做什么呢?

(1)拍照

首先值得一說的就是拍照，也就是AI的圖像視覺能力，它可以讓智能手機實現(xiàn)智能拍照、人像美顏等功能，正如文章開頭小編描繪的場景，未來AI手機可以在很多場景下替代單反等傳統(tǒng)拍照設(shè)備，所以很多時候出去拍照就不需要背著沉重的攝影器材了。

在拍照過程中，AI能夠檢測取景的目標(biāo)，然后自行調(diào)整相機參數(shù)，在拍照完成后還能夠?qū)訌堖M行噪點去除、高光抑制、動態(tài)范圍提升等優(yōu)化，這些優(yōu)化某種程度上來說等于大幅提高了拍攝的質(zhì)量，幫助用戶拍攝出更好的照片，特別是在夜景等手機拍照的傳統(tǒng)弱勢環(huán)節(jié)，會有很明顯的提升。例如計算機視覺領(lǐng)域的公司虹軟基于高通第四代AI Engine推出的“超級夜景”功能，通過AI智能降噪、防抖等技術(shù)，使夜間拍攝的照片更清晰、細(xì)節(jié)更豐富，效果相當(dāng)驚艷。未來，隨著AI技術(shù)的提升，這些優(yōu)化的效果只會越來越好。

超級夜景gif，圖片來源鋒潮評測室

人像拍照和自拍美顏的功能在AI算法的加持下也會有更自然、出色的表現(xiàn)。在當(dāng)前，人像模式拍照人物和背景的分離還無法做到單反級別的自然，而未來在AI算法的幫助下，將能實現(xiàn)像素級別的摳圖分離，人像模式將更加自然。至于AI美顏，在當(dāng)下其實已經(jīng)有很多應(yīng)用。讓IT之家小編更期待的是，AI在人體美型上有更大的發(fā)揮空間，它可以讓照片中的自己擁有更完美的身材和體型，再擴展一下思維，甚至還有讓你模擬各種體型的玩法。在今年4月舉行的高通AI開放日活動中，高通就與虹軟共同展示了運用AI實現(xiàn)的的人體塑形功能，能夠看到AI可以對拍攝對象的體型進行優(yōu)化，不僅僅是將腿拉長，將身形變瘦，而是讓照片中的人物擁有更符合自然審美的勻稱身型，顯然這背后也是AI對人類體型特征長期訓(xùn)練的結(jié)果。

Gif，圖片來自鋒潮評測室

(2)游戲

除了拍照，AI未來在移動端的應(yīng)用還有一個重要的方向，就是游戲。按照IT之家小編此前介紹的邏輯，對于大型游戲而言，AI可以讓游戲人物的行為更符合自然人的思考方式，更真實，提升玩家的游戲體驗。舉個例子，高通與vivo、騰訊王者榮耀和騰訊AI Lab合作，在vivo今年發(fā)布的iQOO手機上，利用第四代高通人工智能引擎AI Engine的異構(gòu)計算能力，開創(chuàng)性地將移動游戲的AI推理能力首次大規(guī)模從云端遷移至終端側(cè)，同時依靠iQOO強大的算力和出眾的系統(tǒng)優(yōu)化，讓《王者榮耀》游戲獲得體驗的升級和優(yōu)化。

王者榮耀gif，圖片來自鋒潮評測室

在游戲體驗方面，IT之家此前在針對iQOO手機進行測試時，就測過《王者榮耀》的游戲表現(xiàn)，游戲過程基本上都是穩(wěn)定在60fps滿幀的狀態(tài)，幀數(shù)的波動也就大約為1幀，同時網(wǎng)絡(luò)連接也沒有出現(xiàn)明顯時延，這樣的運行狀態(tài)顯然和AI Engine智能調(diào)配系統(tǒng)資源有直接關(guān)系。相信隨著5G的到來以及高通驍龍AI Engine等終端側(cè)AI技術(shù)的支持，游戲AI將會越來越智能，帶給玩家更加豐富的游戲體驗。

(3)智慧生活

很多科幻電影都把人工智能描繪成顛覆人類的“洪水猛獸”，但事實上，IT之家小編認(rèn)為AI真正顛覆的是人類的生活方式，讓人類的生活更加便利。比如，現(xiàn)如今智能手機上加入的AI技術(shù)就正在力求便利人們的生活。

有了AI的視覺識別能力，出國的時候用手機掃一掃你就可以即時翻譯那些不懂的異國文字，AI的語音識別也可以幫你在和外國人對話時即時翻譯對方說的話，省掉一筆請翻譯的費用的同時，更無需擔(dān)心出國語言不通。目前，高通的第四代AI Engine就可以通過智能語音識別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言翻譯的結(jié)合，實現(xiàn)實時語音翻譯;此外，高通第四代AI Engine還可以支持實景AR翻譯，也就是通過圖像識別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型技術(shù)對原始圖像進行翻譯，并且翻譯的結(jié)果還能在原圖像的位置上覆蓋顯示。例如有道翻譯就與高通展開合作，推出了基于第四代AI Engine的實時語音翻譯與實景AR翻譯這兩種翻譯功能。

這些翻譯功能相信大家都有所了解，也多少使用過。其實，人工智能在進入翻譯領(lǐng)域前，已經(jīng)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人類自然語言的習(xí)慣、規(guī)則、邏輯等進行了深度學(xué)習(xí)，隨著算法的不斷改進，AI經(jīng)驗的積累，它將逐漸優(yōu)化翻譯水平，翻譯結(jié)果會更加貼近人類的自然用語。

AI未來應(yīng)用的一個重點方向就是要從多維度變革我們的生活體驗，虹軟、曠視科技、商湯科技等眾多軟件企業(yè)都與高通合作，基于高通第四代AI Engine，通過更為先進的算法支持更多面向語音、拍攝、游戲、XR領(lǐng)域的AI體驗，并實現(xiàn)這些AI體驗在驍龍855終端上的應(yīng)用。隨著AI技術(shù)的進步與發(fā)展，AI將更加融入人們的日常生活中，為人們帶來更加便利、智能的全新生活方式。

AI時代，同樣需要合力實現(xiàn)

AI能夠帶來什么?用一個比較明顯的數(shù)據(jù)相信更能解釋它能夠帶來的價值：數(shù)據(jù)顯示，到2022年，AI衍生的商業(yè)價值將達到3.9萬億美元。這3.9萬億美元背后，必然是消費者全面擁抱AI帶來的更多前所未有的體驗，享受被AI改善的全新生活方式。我們前文所說的高通AI Engine，可以說是終端側(cè)AI的推行者，并通過與生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴的共同努力，為用戶打造了豐富的用例。當(dāng)一個產(chǎn)業(yè)鏈的能量被擰到了一根繩上，小編在文章開頭暢想的未來場景，或許就會真的到來了。

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