担心智能家居泄露隐私？别怕，边缘AI来帮你

Alexa，你在偷听我吗？

我老是会问我的Amazon Echo这个题目。固然它很智慧很利便，但偶然过于智能也让人不寒而栗。由于这种智能装备凡是是基于云上的，它会常常从智能门铃等装备将家里的音频或图片发送到互联网上。虽然，这也会发生隐私泄漏的风险，想想亚马逊或谷歌的转包商坐在一旁听我们家里传送过来的音频片断，可能黑客官途监督我们的孩子，这有多可怕。

这个题目是布局性的。它融入了当今斲丧类人工智能的构建和陈设方法。大型科技公司都是在这样的假设下运作的：人工智能要想最有用地辨认人脸和声音等，就必要深入进修神经收集，而这必要强盛的计较手段。我们被奉告，这些神经收集必要大量的数据，必要绵绵不断地输入数据来进步它们的智能程度，以是它必需在云端产生，对吗？

不是这样的。在20世纪20年月初，当伟大的斲丧者神经收集初次呈现时，这些概念还能站得住脚。当时辰，假如你想自动辨认小猫，你确实必要谷歌“吞噬天下”的处事器的力气。

但摩尔定律就是摩尔定律，连年来人工智能硬件和软件都有了庞大的改造。现在，有了一种新的神经收集，它可以完全运行在便宜、低功耗的微处理赏罚器上，它可以完成我们必要的全部人工智能能力，但永久不会将图片或声音发送到云端，它就是边沿AI。在接下来的一段时刻里，假如我们足够荣幸的话，我信托它可以给我们带来利便，并且不会侵害我们的隐私。

一家边沿AI公司——Picovoice，它出产的软件可以辨认语音呼吁，但你能想象，它只是运行在一个价值不高出几美元的小微处理赏罚器上吗？硬件是云云自制，以至于智能语音技能也许会被应用于洗衣机或洗碗机等一般家居中。Picovoice暗示，它已经在与各各人电公司相助开拓语音节制装备。

这么小的AI是怎么运行的？

这着实是一个奇妙的工程技能。传统的神经收集多行使长数位数的数字举办计较，而Picovoice行使的长短常短的数字，乃至二进制的1和0，这就使得AI可以在速率慢得多的芯片上运行。这种折中方案塑造出来的好像是一个不那么宏愿勃勃的呆板人：一个咖啡机的语音辨认人工智能只必要辨认约莫200个单词，全部这些都与java的酿造使命有关。

“你不能像行使Alexa那样跟它对话可能恶作剧，但谁在乎？它只是一个咖啡壶罢了。”

Picovoice首创人Alireza Kenarsari-Anhari说，你不会与咖啡机举办故意义的对话。

这是一个很有哲理意义的概念，它体现了当今人工智能的另一个题目：公司不绝缔造语音助手，试图让他们示意得像C-3PO（《星球大战》中的呆板人），它险些能听懂你说的任何话。这很难，并且确实必要大量的云来实现。可是一般用品不必要通过图灵测试。我不必要一个会讲“爸爸笑话”的电灯开关或让它有什么自我意识。它们只必要听懂“开”和“关”可能“暗”就行了。

当涉及到和我“同床共寝”的小玩意时，我甘愿它们不那么智慧。

更重要的一点是，边沿AI回响很快。从装备发送你的声音哀求，到在整个非洲大陆的半途播放Smash Mouth的“全明星”，再到亚马逊的处事器，NSA大量头脑犯法数据或任何最终功效的进程中，机能不会停息，也不会丧失几毫秒。

“边沿处理赏罚追风逐电”，Todd Mozer说，他是sensor公司的首席执行官，这家公司为边沿装备制造视听辨认软件。他演示了他为微波炉建设的一些神经收集代码，他发出的任何呼吁，好比“把我的爆米花加热2分36秒”，都能当即被辨认出来。

这也使边沿AI越发节能。无需云计较可以镌汰为互联网数据包路由提供动力所需的碳燃烧量。确实，西雅图公司XNOR.ai公司苹果公司最近收购了一款图像辨认神经收集，它的重量很是轻，可以由一个小型太阳能电池供电。（真正意义上的油炸面条，是用植物发生的薄弱电压来建造的）。正如XNOR.ai连系首创人阿里·法哈迪（Ali Farhadi）指出的那样，边沿AI不只环保，还能掩护隐私：“我不想有一个能把我孩子寝室的照片发送到云端的装备，不管它宣称有多安详，他们好像每隔一天就被黑客进攻一次。”

虽然，传统的AI并不会消散，一些呆板智能方面的创新也许必要云成果。事实，有些人也许真的想跟牙刷谈天，以是他们虽然可以把本身的口腔洁净数据反馈给“索伦之眼”（《指环王》剧情），这大概很风趣。但对平凡人来说，信托大多会选择边沿AI：少点伶俐，多点隐私。

本文编译自：

https://www.wired.com/story/edge-ai-appliances-privacy-at-home/

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（编辑：河北网）

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