우리의 일상 생활과 업무, 특히 소비자, 사회, 엔터테인먼트 모든 장면, 여행은 중심을 휴대 전화를 떠날 수 없었습니다. 개인 데이터 정보 입력 휴대 전화와 매일 상호 작용의 방대한 양의, 사람들, 그래서 귀하의 휴대 전화에서 많은 출력이 있습니다 있습니다 전화가 데이터를 사용하여 무엇을 할 수 없다는 가정부터 시작하는 것이 자연스러운 것입니까? 예를 들어, 사용자 소유자를 이해하려면?
'전화가 더 많이 알게 해주세요'는 항상 스마트 폰 시대의 주된 방향이었습니다. 기계 학습 기술의 인공 지능 대표와 전화 상에 배치 된 인격화 상호 작용 기능을 갖춘 AI가 이러한 방향의 주된 수단이되었습니다.
애플과 화웨이는 기린 970을 발표하면서 인공 지능 프로세서가 장착 된 휴대폰을 출시했으며, 구글이나 삼성과 같은 일부 브랜드는 휴대폰을위한 인공 지능 계획을 발표했다. 아마도 사용자의 시각을 앞뒤로 돌아보고 이해할 때가왔다. 어떤 종류의 답안지. 해결할 수없는 문제가 있는지 여부에 따라 우리는 어떻게 이러한 필요성을 이해할 수 있습니까?
평범한 사용자가 '당신을 이해하는 휴대폰'을 어떻게 보는지 이해하기 위해 먼저 소규모 조사를 실시했지만 결과는 여전히 매우 흥미 롭습니다.
호러 밸리 효과 : "셀룰라 전화는 당신을 이해합니다"인간이 얽힌
설문 조사를 위해 우리는 2 명의 인공 지능 커뮤니티와 2 개의 휴대폰 커뮤니티에서 25 명의 응답자를 무작위로 선별하여 100 명을 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 휴대 전화 및 인공 지능 주제에 대한 기본적인 이해.
설문 조사에는 네 가지 질문, 두 가지 판결 질문 및 두 가지 선다형 질문이 포함됩니다.
우선, 우리의 질문은, 당신이 당신의 휴대폰을 이해할 것으로 기대합니까? 예상대로, 대부분의 사람들은 '예'를 선택합니다.
그러나 구매 행동, 채팅 기록, 여행 정보 등 보안을 포함한 모든 개인 데이터를 휴대 전화가 읽고 이해할 수 있는지 여부를 묻습니다. 결과적으로 70 명이 넘는 사람들이 원치 않는 의견을 밝혔습니다. .
다음 객관식 질문에서 우리는 먼저 응답자에게 휴대 전화가 더 잘 이해할 수 있는지에 대한 질문에 대답하도록 요청합니다. 옵션에는 다음이 포함됩니다 : 1 취미 읽기, 2 휴대 전화 습관 이해, 3 읽기 (홍채, 지문, 운동 데이터, 신체 기능 데이터 등 포함) 절반 이상이 1을 선택했습니다. 즉, 사용자의 취미를 읽습니다.
마지막으로 우리의 질문은 스마트 인 비서 1 명, 스마트 전력 절감 2 명, 스마트 하드웨어 정리 3 명, 스마트 전자 상거래 권장 4 명이며, 결과는 다소 예상치 못한 결과입니다. 에너지 절약과 스마트 전자 상거래가 가장 낮은 득표입니다.
이 결과에서 우리는 약간 얽힌 느낌이들 것 같습니다. 전화가 자신을 더 잘 이해하기를 바랍니다. 그러나 자신의 정보를 전화에 넣고 싶지는 않습니다. 전화가 자신의 취미를 이해할 수 있기를 바랍니다. 그러나 기능에 대한 실제 기대는 개인에게 있습니다. 정보는 최소한의 '절전'이 필요합니다.
이어 응답자들과의 의사 소통을 통해 대부분의 응답자가 휴대 전화가 스스로를 이해한다고 믿지만, 전화는 개인 정보를 이해하거나 큰 보안 문제가 있음을 확인했습니다. 기능, 스마트 비서, 많은 사람들이 실용적인 사용은 없다고 생각하지만, 전자 상거래 권장 사항은 운전자의 비즈니스 이익에 합류 할 가능성이 있지만, 전력을 절약하고 메모리를 정리하기 위해 실제로 필요합니다.
이것은 전형적인 역설 일 수 있습니다. 한편으로 우리는 휴대폰이 더 지능적이라고 생각합니다. 우리는 우리가 옳을 것입니다. 그러나 다른 한편으로는 모든 개인 정보를 개방하는 불안정한 것을 더 잘 이해할 수 있습니다. 전화로 감시 받는다는 불편 함은 우리가 휴대폰의 AI에서 '사랑과 이해'를 실제로 받아들이지 못하게합니다. 이는 휴대폰을 대면 할 때 인간의 무시 무시한 심리학 일 수 있습니다.
중요하지 않은 중요 정보 : 모바일 AI는 사용자의 시작 방식을 이해합니다.
따라서 휴대 전화 사용자는 완전히 의사적인 제안을 읽을 수 있습니까?
어쩌면 결국, 사용자의 개인 정보 보호 문제와 기계 학습 경험을 업그레이드하는 사이에는 긴장이있을 것입니다. 아마도 인공 지능이 휴대폰에서 학습 능력을 발표하는 가장 좋은 단계 일 것입니다.
여기서 우리는 먼저 질문을 이해해야합니다. 우리가 매일 전화에 입력하는 데이터는 무엇입니까?
첫 번째 유형의 데이터는 주요 생체 데이터 (지문, 홍채, 얼굴 ID 등), 주요 데이터 (계정, 비밀번호, 전화 번호, ID 번호 등), 행동에 중대한 데이터 (구매 정보, 사회 정보, 여행 정보 등)이고, 다른 하나는 오디오 데이터 (전화, 음성 중 음성 입력), 환경 데이터 열, 공기 품질 등), 인간 - 컴퓨터 상호 작용 데이터 (사용자 클릭 및 스 와이프).
그리고 우리는 누수에 대해 정말로 걱정하고 불편 함을 느끼기 쉽습니다. 기본적으로 핵심 데이터가 수집되고 활용되지만 실제 전화로 매일 가장 중요하지 않은 데이터를 수집합니다. 사용자 데이터의이 부분은 기본적으로 의미가 없지만 핸드셋의 인공 지능 시스템은 그것으로부터 학습하고, 많은 사용자 관련 정보를 이해하며, 알고리즘을 통해 개인화 된 솔루션을 피드백합니다.
이것을 바탕으로, 전화는 복잡하지 않은 데이터의 응용 프로그램에서 귀하의 엉킴을 이해할 수 있습니다.
먼저 모바일 AI와의 사용자 상호 작용을 0에서 1로 풀려면 모든 것을 배워야합니다.
당신의 자세에 대한 Mate10의 독특한 이해
물론, 휴대 전화의 핵심 사용자 데이터를 이해하고 학습하는 것은 바람직하지 않다고 말할 수는 없으며 실제로 응용 프로그램과 소프트웨어는 휴대 전화가 그렇지 않은 경우에도 이러한 데이터를 학습합니다. 반대로 통합형 휴대 전화는 더 많은 상상력을 불러올 수 있습니다.
그러나 오늘날 대부분의 사용자는 휴대 전화가 자신의 정보를 완전히 습득 할 수 있는지에 대해 여전히 우려하고 있습니다. 불필요한 여론 분쟁과 시장 갈등을 피하기 위해 시장에서 인정해야하는 기내 항공기에 이러한 기능을 대규모로 배치하는 것은 매우 어렵습니다.
실험 제품의 기술을 미래 지향적으로 이전, 마법의 영광은 사용자 데이터의 인공 지능 시스템 적극적인 학습을 갖추고 있었다, 시스템이 활성화 된 서비스 기능의 능력을인지 이해하고 분석 할 수있는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 심지어 첨단 제품으로 위치, 마법의 영광은 여전히 사용자를하자 이 기능을 열뿐만 아니라, 정말로 매우 어렵 상륙 제안을 읽을 보호 본 휴대 전화 사용자 층을 구축할지 여부를 선택합니다.
그냥 단 한 번의 AI 처리 장치 및 AI 기능의 많은 수있는 제품, 애플의 전반적인 미래로 아이폰 X의 판매,하지만 여전히 선택이 수준을 배포 할 수 없습니다 사용자의 습관을 이해합니다. 그냥 AI 기술 초점 카메라와 카메라 및 인식 장치.
음성 상호 작용 및 머신 비전과 같은 성숙한 인공 지능 솔루션에 비해 사용자 습관을 이해하고 습득하는 것은 어려운 일일 수 있지만 기술 포트의 숨겨진 위험입니다. Apple의 태도는 기본적으로 우회되지만 다행히 Huawei는 .
우리는 Huawei Mate10이 모바일 AI에 관한 일련의 토론을 시작했고 퍼즐처럼 핸드셋 사용자를 알지는 못하도록 선택했다고 인식했습니다. "사용자 핵심 데이터를 습득 할 급진적 계획이 없다면 Mate10은 중요하지 않은 사용자 데이터 이해 및 개인화 된 출력.
예를 들어 Huawei Mate10에는 Kirin 970의 NPU 처리 장치를 직접 사용하는 AI 기술에 기반한 Easy Talk 기능이 있습니다.이 기능은 사용자의 일일 음성 볼륨, 음성, 피치 등을 학습하는 기능입니다. 개인 음성을 최적화하는 AI 알고리즘 모델을 선택하면 마이크 감도가 높아집니다.
이 기능의 가장 중요한 점은 사용자의 음성 (결국 개인 정보 보호가 아님)과 같이 중요하지 않은 데이터를 학습하여 인공 지능을 노이즈 제거하려는 목적을 달성한다는 것입니다. 시스템의 경우 사용자의 음성 및 기타 음성 , 주변 소음 사이에 차이가 없습니다. 당신이 장거리 또는 시끄러운 환경에서 사용자의 목소리를 데리러 원한다면, 우리는 어떻게 사용자의 목소리, 사용자의 언어 습관, 결국 달성하기 위해 음량을 제어하는 방법을 이해해야합니다 정확한 노이즈 제거 및 크롤링.이 Mate10은 운전 현장 통화 품질 최적화 기능을 도입했으며이 기술도 사용해야합니다.
사용자 데이터 학습의 또 다른 중요한 영역은 사용자의 휴대 전화 사용 빈도, 깨우기 시간, 소프트웨어 습관 등을 포함하는 사용자의 습관입니다. 사용자의 경우 이러한 습관은 개인 정보를 포함하지 않지만 사용자 휴대 전화의 경우 이러한 습관과 역방향 출력을 배우고 이해하면 전체 휴대 전화 시스템 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.
(970)에 의해 기린 AI 처리 용량은 시스템 최적화에 Mate10 AI 기능을 해제, 기계 학습과 인간 - 컴퓨터 상호 작용 습관의 이해를 구현합니다. 소비자의 경험에 의하면, 가장 큰 변화는 첫째, 앤드류 첸 사용자의 습관 다음 Caton 문제가 우회되는 중복 파일을 지능적으로 지속적인 경험을 얻기 위해 전력 소비, 대기 변장을 줄이고, 작동 주파수 소프트웨어를 조절한다.
비 사용자 정보 보호,하지만 매우 중요한이 광산. 이중 조심하는 관련이 없어 보이는, 덧없는 데이터의 경우함으로써, Mate10는 AI가 새로운 모델을 읽을 수있는 휴대 전화 사용자의 시대로 설명 할 수 있습니다 개척했다.
그러나 이것은 첫 번째 단계 일 뿐이며, 몇 가지 주요 기능에 대한 새로운 자세는 Mate10이 열어도 모바일 AI 생태계의 전체 그림이 아닙니다.
미래의 리허설 : 점차 플라스틱 모바일 AI 생태 다음 단계?
전기가 생산 될 때, 그것은 그 가치에 놀랄만 한 것이 아니라, 처음에는 위험에 대해 의문을 제기하는 것입니다. 교류가 인공 조명을 만들 때까지 인류는 완전히 정복 당합니다. 그 후에도 전기는 여전히 위험하지만 합리적인 보호 그리고 안전 상식은 그것을 모든 가정에 적용합니다.
오늘날의 모바일 AI는 그러한 과정을 겪을 가능성이 큽니다. 저는 기계를 더 많은 사람과 더 나은 인간 서비스로 만들고 싶습니다. 언젠가는 완전히 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 열어 놓고 AI를 모든 곳에서 보냅니다. 그러나 충분해야합니다. Caixing에 인간을 설득하는 것을 계속하는 중대한 가치.
설득하는 방법은 의심 할 여지없는 보안과 상상력의 증가하는 적용이라는 두 가지 단서에 지나지 않습니다.
iPhoneX에 전 반응은, 화웨이 Mate10이 AI 폰, 가장 중요한 점은 모바일 칩 지역화 된 AI AI의 처리 능력을 가지고 있다는 것입니다. 구름 구름 만 효과적인 조정, 최종 데이터가 완전히 분리 방법 개인 정보의 확산이 없었다, 만들려면 사용자는 인간 - 기계 데이터 공유의 안전한 전제라고 믿습니다.
그리고 더 중요한 것은 상상력의 응용 프로그램은 인식 처리, 학습, 성능 통합 통합에 대한 적응 모델을 Mate10과 결합한 AI 처리 장치 지원 계산을 통해 계속 확장되어 매우 우수한 개발 플랫폼을 구축한다는 것입니다. 인공 지능의 미래는 항상 개발자의 상상력에, 인공 지능 영리한 방법은 사용자가 더 향상시킬 필요가 읽을 수 있습니다.
HiAI 인공 지능 개발 프레임 워크의 출시와 함께 기린 (970)는, 개발자 예약 단계를 제공하는 것입니다. 게다가 데모 Mate10 자체가 응용 프로그램 사용자 습관을 활용하여 아마도 미래의 주요 전장이다.
모바일 AI 제안은. 기본 하드웨어 준비 플랫폼 유니콘 970하지 한 단계, 성해야 점차적으로 조각하고 HiAI 더 먼 미래를 리허설의 일부를했습니다. 현지화 AI의 보안 아키텍처 및 오픈 개발 휴대 전화 사용자는 다음 수직 영역에 도달하여 확장 가능성이 높습니다.
예를 들어, 건강의 영역에서 사용자가 선택적으로 건강 정보를 공유하는 정보와 병력을 이동, 시스템은 자기 학습 사용자의 건강한 습관을, 주어진 스마트 다이어트, 운동, 영양 습관, 치료 및 치료 및 재활 과정이 될 것입니다.이 개발을위한입니다 아주 유혹.
또 다른 예는 사용자의 일정, 현장 및 작업 습관의 변화를 학습하여 비즈니스 애플리케이션 분야 인 모바일 AI는 중요한 역할 보조 산업. 필요하지 않을 수 평균 사용자의 능력이 있지만, 비즈니스 군중을 재생할 수 있지만 것 큰 매력이 있습니다.
휴대 전화 사용자의 또 다른 가능한 방법은 팔찌, 시계, VR 기기와 휴대 전화의 인식 통합 시너지 및 피드백 데이터를 달성하기위한 처리를 중심으로 휴대 전화와 같은 이동 전화 및 기타 하드웨어 AI 시너지로부터 판독한다.하여 터미널 컴퓨팅 능력은 AI 폐쇄 루프의 하드웨어 시스템을 구축, 상상력의 응용 프로그램에 날카로운 상승 가져올 수 있습니다.
화제의 너무 많은 단지. 우리의 상상력과 다른 방식으로 개발할 수 있습니다이 과정은,하지만 의미없이 당신에게 최종 사용자의 전화 AI를 읽는 방법보다 입체적인 이해를 도울 수 있어야합니다. HCI 항상 사람 중심, 사람들은 확실히 기계를 이해 인간보다 기계가 더 자연 스럽다.
전화가 당신을 이해하게하고, 불가능하지는 않지만 어렵지는 않지만, Mate10과 같은 다행스럽게도 항상 도전하고 있습니다.