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人工智能可以是各種各樣的事情：用計算機做智能的事情，或者用計算機按照人類做事的方式做智能的事情。二者差別很明顯。與我們的大腦相比，計算機的工作方式獨特：我們的思維在意識上是串行的，但是實際上是并行的。計算機實際上也是串行的，但是我們可以有不同的處理器，現在也有并行的硬體體系結構。考慮到所有這些因素，盡管我們通常采用這種方式，但很難在并行中并行執行。
作為确認我們了解力的一種機制，模仿人類方法一直是AI的長期努力。如果我們可以從計算機仿真中獲得類似的結果，則可以建議我們對正在發生的事情有一個強大的模型。顯然，這種聯系方式是受挫于對某些認知制品的挫敗感而啟發的，表明某些先前的标志性模型是近似的，而不是精确的描繪。
目前，資訊安全性、通信帶寬和處理延遲方面的問題正在将AI從雲驅動到邊緣。盡管如此，從根本上通過可用于訓練和運作大型神經網絡的GPU，其可用性在雲計算方面取得重大進展的類似AI創新并不适合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預算下工作，例如，記憶體、功能和計算能力。
訓練複雜的深度神經網絡（DNN）已經是一個複雜的過程，并且為邊緣目标做準備可能會帶來無限地麻煩。鑒于對AI進行邊緣訓練的正常方法受到限制，因為它們取決于這樣的想法，即推理的處理在訓練期間是靜态表征的。這些靜态方法結合了訓練後的量化和精簡功能，它們沒有考慮深度網絡在運作時可能需要進行多變的工作。
與上面的靜态方法相比，自适應AI是對AI進行教育訓練以及解決目前和将來的計算需求的方式的重要舉措。
它之是以能夠很快超越傳統機器學習（ML）模型的原因，是因為它具有鼓勵組織在減少時間、精力和資産的同時實作更好的結果的能力。
穩定、高效、靈活
自适應AI的三個基本原則是穩定、效率和靈活性。穩定性是實作高算法精度的能力；效率是指實作低資源使用率（例如計算機、記憶體和電源）的能力；靈活性管理是根據目前需求調整操作條件的能力。自适應AI的這三個原則共同規劃了針對邊緣裝置的超級AI推理的關鍵度量。
資料通知的預測
自适應學習技術利用單個流水線。使用此政策，可以使用不斷進階的學習方法，該方法可以使架構保持更新并鼓勵其實作高性能水準。自适應學習過程将篩選并學習對資訊和産量值及其相關品質進行的新更改。此外，得益于可能實時改變市場行為的場合，是以，始終保持其準确性。自适應AI确認來自操作環境的輸入并對其進行跟蹤以進行資料通知的預測。
可持續系統
自适應學習在大規模建構ML模型時解決了這些問題。由于該模型是通過流方法學準備的，是以對于噪聲處理非常重要的空間非常貧乏的資料集，它的熟練程度很高。該管道旨在處理巨大資料集中的數十億個特征，而每個記錄可以具有許多特征，進而導緻資料記錄稀疏。
該系統隻需要一個管道，而不是将傳統的ML管道分為兩部分的管道。這提供了快速的解決方案，用于驗證想法并在生産中進行簡單部署。自适應學習架構的基礎展示可與批處理模型系統媲美，但通過發揮作用并從系統獲得的回報中獲益，它們的表現要優于其，這無疑使其在長期内更加強大和可持續。
前景
自适應AI将被廣泛用于應對不斷變化的AI計算需求。在運作時，可以根據所需的算法性能和可用的計算資源來解決營運效率。可以有效改變其計算需求的Edge AI架構是降低計算和記憶體資源需求的最佳方法。
自适應AI的品質使其在CSP的動态軟體環境中具有堅實的基礎，在CSP的動态軟體環境中，每次架構大修時輸入/輸出都會變化。 它可以在網絡營運、市場營銷、客戶服務、物聯網、安全性的數字化轉型中發揮關鍵作用，并幫助發展客戶體驗。
原文連結：
http://ai.qianjia.com/html/2020-09/10_370602.html本文轉載自千家網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關
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