Czym tak naprawdę jest chip AI w procesorach? Fakty i mity

W końcówce 2017 roku pojawiają się na rynku procesory, które posiadają chipy AI, na przykład Kirin 970. W taki będzie wyposażony Huawei Mate 10, posiadają go nowe iPhony i według plotek również Samsung Galaxy S9. Ale co to właściwie znaczy?

Apple A11 Bionic, Kirin 970, nadchodzący Exynos w Galaxy S9. Co łączy te jednostki? Ano fakt, że producenci stawiają w nich na czipy związane ze sztuczną inteligencją. Dlaczego w przyszłym roku będzie ona taka istotna?

Sztuczna inteligencja w smartfonie?

Na początek wyjaśnijmy sobie jedną rzecz. Prawdziwa sztuczna inteligencja, taka która naprawdę potrafi myśleć sama za siebie to pieśń przyszłości w zaawansowanych laboratoriach i jednostkach badawczych. Ja wiem, że producenci bardzo by chcieli, byśmy uwierzyli, że coś takiego zaoferuje nam smartfon za kilka tysięcy złotych (w tym przypadku traktuję to jako kwotę bardzo niską – nie oszukujmy się, w przypadku badań naukowych są to grosze). Ale tak nie jest, i jeszcze bardzo długo nie będzie.

Wiemy już więc, że rzeczywistość nie jest tak kolorowa i na pewno nie jest to zaawansowana inteligencja znana choćby ze świetnej gry Portal. Kto nie grał, niech szybko nadrobi, bo to klasyka gatunku, która pokazała, że platformówki potrafią opowiadać historie. Ale to dygresja.

Co więc znaczą marketingowe slogany? Tyle, że takie procesory lepiej radzą sobie z zadaniami pokroju uczenia maszynowego i pojęć związanych z rozumieniem ludzkiego głosu.

Fot. The Verge

Rozróżnijmy może, czym jest sztuczna inteligencja, a czym uczenie maszynowe. AI to szerokie pojęcie, które w dużym uproszczeniu sprowadza się do stworzenia takiego oprogramowania, które potrafi działać i myśleć jak istota ludzka. Uczenie maszynowe to jedynie analiza wyników działania i tworzenie na ich podstawie algorytmów, które w przyszłości pozwolą na szybsze wykonanie analogicznego działania.

Czym są sieci neuronowe?

W tym miejscu dochodzimy do pojęcia sieci neuronowej. Są to systemy komputerowe, które zostały zaprojektowane tak, aby umożliwić sortowanie danych w podobny sposób, w jaki robią to ludzie, jak na przykład określenie nazwy przedmiotu pokazanego na zdjęciu, czy określenie koloru samochodu. Jaki ma to związek ze smartfonami? Ano taki, że dzięki temu działają one szybciej. Nie jest to szczególna niespodzianka, producenci nie zamierzają zrezygnować z wyścigu na wydajność. Ważniejsza jest jednak integracja z asystentami głosowymi (i w tym miejscu możemy zapłakać w języku polskim).

Dlaczego nagle AI stało się takie istotne?

Przed 2017 rokiem o AI nie było zbyt głośno. Gdzieś tam była Cortana i Siri, ale tak naprawdę boom nadszedł w tym roku. Co to wszystko oznacza dla nas, jako użytkowników? Lepszą jakość audio, przetwarzanie dźwięku i obrazu, przewidywanie naszej aktywności i jej skutków. I rozumienie ludzkiej mowy. Dlaczego sprawia to problemy? Według danych, do których udało mi się dotrzeć pisząc ten tekst, faktem jest, że inżynierowie są w stanie stworzyć znacznie wydajniejsze układy niż te, które znamy obecnie. Oraz takie, które lepiej poradzą sobie z AI. Gdzie więc jest haczyk?

W miniaturyzacji rzecz jasna. Twórcom kłopoty sprawiają dwie kwestie: energooszczędność oraz wielkość. Jeśli wydajny układ zostanie zminiaturyzowany, to przestanie być energooszczędny, a jeśli będzie jednocześnie wydajny i dobrze radził sobie z zarządzaniem energią, to będzie na tyle duży, że jego implementacja w coraz cieńszych smartfonach nie będzie prosta. Dlatego póki co mamy do czynienia z pewnego rodzaju kompromisem.