Alexa，你在偷听我吗?

我总是会问我的Amazon Echo这个问题。尽管它很聪明很便利，但有时过于智能也让人毛骨悚然。由于这种智能设备通常是根据云上的，它会常常从智能门铃等设备将家里的音频或图片发送到互联网上。当然，这也会发生隐私走漏的危险，想想亚马逊或谷歌的转包商坐在一旁听咱们家里传送过来的音频片段，或许黑客长途监督咱们的孩子，这有多恐惧。

这个问题是结构性的。它融入了当今消费类人工智能的构建和布置方法。大型科技公司都是在这样的假设下运作的：人工智能要想最有效地辨认人脸和声响等，就需求深化学习神经网络，而这需求强壮的核算才能。咱们被奉告，这些神经网络需求很多的数据，需求源源不断地输入数据来进步它们的智能水平，所以它必须在云端发生，对吗?

不是这样的。在20世纪20年代初，当杂乱的顾客神经网络初次出现时，这些观念还能站得住脚。那时候，假如你想自动辨认小猫，你的确需求谷歌“吞噬国际”的服务器的力气。

但摩尔定律便是摩尔定律，近年来人工智能硬件和软件都有了巨大的改善。现在，有了一种新的神经网络，它能够彻底运转在廉价、低功耗的微处理器上，它能够完结咱们需求的一切人工智能技巧，但永久不会将图片或声响发送到云端，它便是边际AI。在接下来的一段时间里，假如咱们满足走运的话，我信任它能够给咱们带来便利，并且不会危害咱们的隐私。

一家边际AI公司——Picovoice，它出产的软件能够辨认语音指令，但你能狠毒，它仅仅运转在一个价格不超越几美元的小微处理器上吗?硬件是如此廉价，以至于智能语音技能或许会被应用于洗衣机或洗碗机等日常家居中。Picovoice表明，它已经在与各大家电公司合作开发语音操控设备。

这么小的AI是怎样运转的?

这其实是一个奇妙的工程技能。传统的神经网络多运用长数位数的数字进行核算，而Picovoice运用的是十分短的数字，乃至二进制的1和0，这就使得AI能够在速度慢得多的芯片上运转。这种折中计划刻画出来的好像是一个不那么雄心壮志的机器人：一个咖啡机的语音辨认人工智能只需求辨认大约200个单词，一切这些都与java的酿制使命有关。

“你不能像运用Alexa那样跟它对话或许恶作剧，但谁在乎?它仅仅一个咖啡壶罢了。”

Picovoice创始人Alireza Kenarsari-Anhari说，你不会与咖啡机进行有含义的对话。

这是一个很有道理含义的观念，它暗示了当今人工智能的另一个问题：公司不断发明语音帮手，企图让他们体现得像C-3PO(《星球大战》中的机器人)，它简直能听懂你说的任何话。这很难，并且的确需求很多的云来完成。可是日常用品不需求经过图灵测验。我不需求一个会讲“爸爸笑话”的电灯开关或让它有什么自我意识。它们只需求听懂“开”和“关”或许“暗”就行了。

当涉及到和我“同床共寝”的小玩意时，我甘愿它们不那么聪明。

更重要的一点是，边际AI反响很快。从设备发送你的声响恳求，到在整个非洲大陆的半途播映Smash Mouth的“全明星”，再到亚马逊的服务器，NSA很多思维违法数据或任何终究成果的过程中，功用不会暂停，也不会丢失几毫秒。

“边际处理迅雷不及掩耳”，Todd Mozer说，他是sensor公司的首席执行官，这家公司为边际设备制造视听辨认软件。他演示了他为微波炉创立的一些神经网络代码，他宣布的任何指令，比方“把我的爆米花加热2分36秒”，都能立即被辨认出来。

这也使边际AI愈加节能。无需云核算能够削减为互联网数据包路由供给动力所需的碳焚烧量。的确，西雅图公司XNOR.ai公司苹果公司最近收买了一款图像辨认神经网络，它的分量十分轻，能够由一个小型太阳能电池供电。(真实含义上的油炸面条，是用植物发生的弱小电压来制造的)。正如XNOR.ai联合创始人阿里·法哈迪(Ali Farhadi)指出的那样，边际AI不只环保，还能维护隐私：“我不想有一个能把我孩子卧室的相片发送到云端的设备，不管它声称有多安全，他们好像每隔一天就被黑客进犯一次。”

当然，传统的AI并不会消失，一些机器智能方面的立异或许需求云功用。究竟，有些人或许真的想跟牙刷谈天，所以他们当然能够把自己的口腔清洁数据反馈给“索伦之眼”(《指环王》剧情)，这或许很风趣。但对普通人来说，信任大多会挑选边际AI：少点才智，多点隐私。