作者：忒耐性团队/文
人工智能（Artificial Intelligence）本是一个具有悠长前史的名词，初次提出这个概念的人叫马文-明斯基 （Marvin Lee Minsky 1927-2016），他是达特茅斯会议的发起者，一起也是多篇人工智能作品的编撰者，圈内人都情愿叫他人工智能之父。
当然，大名鼎鼎的艾伦-图灵 (Alan Mathison Turing 1912-1954) 早在1950年的时分（也就是明斯基还在大学把妹的时分）就在杂志《思维》宣布了一篇名为“核算机器与智能”的文章，在文章中，图灵并没有提出什么详细的研讨办法，可是文章中提到的许多概念，比如图灵测验、机器学习、遗传算法和强化学习等，至今都是人工智能范畴十分重要的分支。
可是，由于其时机器核算才能懦弱和年代局限性，这一范畴的探究一向处于萌发阶段。直到1986 年, 鲁梅尔哈特(David E. Rumelhart,1942-2011) 等人的BP 算法处理了XOR 问题, 沉寂了近二十年的感知机研讨方向从头取得认可，人们自此从头开端重视这个研讨方向。
20世纪90年代初，其时的美国副总统提出了一个重要的方案——国家信息根本设备方案。随同这个方案的是芯片纳米工艺的飞速开展和移动互联网的老练，人工智能范畴的研讨面向风口浪尖，各常青藤高校与AI研讨有关的Foundation一时之间充盈无比，人工智能进入史无前例的昌盛阶段。
进入21世纪，云核算技能的开展让AI技能的运用落地有了质的腾跃，AlphaGo人机大战之后，人工智能成为了工业界最受重视的一大热门。一时之间，根据AI技能的独角兽公司如漫山遍野一般在硅谷呈现。人工智能现已开端全面切入日常日子，首要的运用场景包含以下几个：
1、深度学习/机器学习：用于猜测性数据模型，剖析行为数据的软件渠道，亦可以运用机器学习检测金融诈骗行为，辨认最好的出售头绪等；
2、自然言语处理：文本分类，查找引擎，自然言语智能解析；
3、图画辨认：人脸辨认，摄影产品查找以及笔直范畴的图画信息提取；
4、手势控制：用户运用手势与核算机交互，体感游戏机及手势控制；
5、智能机器人：可以自主学习的家庭机器人及工业机器人；
6、情形感知核算：主动感知周围环境（方位，方向，光线等），并智能化调整行为；
7、语音翻译：主动辨认人类言语并进行语义解析和精准翻译；
8、视频辨认：智能化版权维护。
拥抱终端——新时期“人工智能进口”的剧烈抢夺
智能手机已被许多互联网公司看作是“人工智能的进口”。移动互联年代，运营商的网络连接着海量的智能手机，跟着通讯技能的不断打破，尤其是5G网络的布置后，强壮的数据传输才能使得AR/VR+AI运用在智能终端上可以任意挥洒。一起，手机上的人工智能芯片将更好的发挥资源协谐和功用进步效果。
1 、Apple：芯片层面，A11芯片是苹果榜首枚集成神经网络引擎的SoC移动芯片，神经网络引擎可以很好分管CPU和GPU的使命，大幅进步芯片的运算功率，以更少的能耗更快完结使命。结构层面，CoreML是苹果推出的，面向开发者的机器学习结构，运用CoreML的开发者可以将许多机器学习模型集成到自己的App中，以完结文本剖析、人脸辨认等根底人工智能功用。
2、华为：2017年9月，华为海思推出手机AI芯片麒麟970，它是全球首个集成NPU的移动处理器，而这颗NPU就是大名鼎鼎的寒武纪1A。搭载麒麟970芯片的Mate 10系列与荣耀V10终端均具有智能图画辨认、人脸辨认、语音特征剖析、才智AI节电等一线AI技能。
一起，华为也面向开发者推出HiAI移动核算渠道，HiAI API核算库集成了多种智能渠道结构，包含Caffe、Tensorflow等，运用不同的智能渠道结构时，第三方需求在接口中指出核算需求运用的详细的智能渠道结构，其他接口和参数无需修正。跟着华为将AI的才能以HiAI渠道的方式开放给第三方开发者，开发者也可以调用华为AI的才能来增强本身软件算法的处理速度，让自己的运用在以华为芯片为根底的生态体系内具有最佳的用户体会，正所谓手机的竞赛往往是软件和硬件一体化体系的竞赛，华为能走出这一步实属不易。
3、三星：在华为发布人工智能芯片麒麟970之后，三星决议研制AI智能芯片，并期望可以在未来的芯片商场有自己的立锥之地。首要办法包含出资英国人工智能芯片硬件规划公司Graphcore，研制智能处理芯片（IPU），估计在2018年正式投放商场。
一起，三星也出资了我国人工智能创业公司深鉴科技，首要研讨方向是神经网络紧缩技能和神经网络硬件规划，包含根据神经网络的人工智能移动芯片。战略上向自家芯片工厂出资180亿美元，以满意物联网、人工智能设备的芯片迸发需求。
运用层面，三星推出了个人语音帮手Bixby，Bixby搭载三星自主研制的双引擎自然言语了解模块，具有适当超卓的语音辨认和解析才能，当然，三星关于这一语音帮手的生态搭建和用户培育明显还有很长的路要走。
那么问题来了，加持AI后的智能手机有哪些新功用呢？
让咱们以苹果的FaceID技能为例给咱们作简略解说。提到面部辨认技能，信任朋友们都不会生疏，由于这个技能现已被各个范畴的开发者们广泛运用，有选用面部辨认作为功用亮点的APP运用也不在少数，那么苹果提出的Face ID与之前咱们常见的面部辨认技能有何不同呢？今日就咱们来扒一扒它的真身，看看它终究有什么过人之处。
A．传统面部辨认技能的根本原理及坏处有哪些？
人脸的结构都有其相似性的，尽管做到彻底拟合的概率极低却也无法扫除这种可能，此外人脸的表情、人脸上的装饰物（眼镜、口罩等）、光源亮度和视点、设备调查视点等要素也会让影响收集到的人脸数据，然后影响人脸辨认的精度。现在的绝大部分面部辨认技能都是根据二维平面，也就是说体系收集的是人脸的平面图画，并依托图画上的N个特征点来生成一组特征向量，然后每一次辨认时分将会与榜首次录入特征值进行比对，当准确率到达必定的阈值就算是匹配成功。这种经典辨认战略在辨认速度上有较好的保证，精度也不差，可是安全性却经不起检测，咱们可以幻想一下，互联网上可以搞到你相片的场景真实太多了，这种安全门槛真实禁不起琢磨。
B．苹果的Face ID与根据二维成像的面部辨认技能有什么不同？
苹果的FaceID是根据三维成像的全新面部辨认技能，正如库克同学在发布会上说的那样，iPhoneX在手机前端布置了结构光点阵投射仪、红外摄像头，因而它录入时保存的并不是你的图片，而是经过结构光点阵投射仪向你的面部投射约3万个点结构的人脸模型，适当于给你的脸部概括进行了3D建模，这一模型包含了景深信息。解锁时相同结构光点阵投射仪打点，红外摄像头取得当时点阵模型，然后和之前录入的作比对。这样就规避了视点问题，光线问题，这种办法部分的改动对全体的影响也明显没有单纯图片那么大，当然这一切的根底还要归功于苹果的人工智能算法。这一系列的设定让Face ID把他人辨认成你的几率，也就是苹果所说的重合率下降至1/1000000，相比之下Touch ID的重合率为1/50000，这就足以让面部辨认技能从以往的为难位置走到非常重要的主力位置上，这也是为什么苹果以为iPhone X以及Face ID将是未来10年手机技能开展导向的重要原因。
综上所示，当时人工智能运用大多是在云端练习和供给效劳，智能手机向云端上传数据，由云端来推理（或辨认）。跟着智能手机的人工智能芯片、开源结构和运用的快速开展，云端练习/终端推理成为可能和趋势：
高通、ARM等手机芯片供给商对现有手机芯片经过软件晋级或研制新一代手机芯片架构，植入人工智能指令集，进步智能手机芯片的人工智能核算才能。
谷歌、Facebook等公司推出针对智能手机的开源结构，为运用开发者供给在智能手机上布置人工智能运用的才能。
三星、苹果、华为等智能手机生产商，致力于把人工智能技能运用到手机芯片、整机、运用等不同范畴，不断推出新技能和新产品。
根据智能手机的人工智能运用不彻底依赖于网络连接和云端效劳，用户数据的隐私得以维护，用户体会得以大幅度进步。从表面上看会削减对运营商网络流量的运用，但用户体会的上升会带来运用运用率的进步，会带来更多附加网络流量的运用以及增值事务的大规模开展。信任这也是5G年代移动宽带场景下用户价值进步的重要手法吧。
