Alexa，你在偷听我吗？我总是问我的AmazonEcho这个问题。虽然它既聪明又方便，但有时也会令人毛骨悚然。因为这种智能设备通常是基于云的，所以它经常会通过智能门铃等设备将您家中的音频或图片发送到互联网。当然，这也会带来隐私泄露的风险，当你想到亚马逊或谷歌的分包商坐在一旁听从我们家里传来的音频片段，或者黑客远程监视我们的孩子时，这就很可怕了。问题是结构性的。它反映了当今消费者AI的构建和部署方式。大型科技公司的运营假设是人工智能对人脸和声音等事物的最有效识别需要深度学习神经网络，而这需要强大的计算能力。我们被告知这些神经网络需要大量数据，需要持续不断的数据馈送来提高它们的智能，所以它必须发生在云端，对吧？没有。在20年代初期，当复杂的消费者神经网络首次出现时，这些想法站得住脚。那时，如果你想自动识别小猫，你真的需要谷歌“吞噬世界”服务器的强大功能。但摩尔定律就是摩尔定律，近年来AI硬件和软件都取得了巨大的进步。现在，有了一种完全可以在便宜、低功耗的微处理器上运行的新型神经网络，它可以完成我们需要的所有人工智能技巧，但永远不会将图片或声音发送到云端，这就是边缘人工智能。在接下来的一段时间里，如果我们足够幸运，我相信它可以在不损害我们隐私的情况下为我们带来便利。边缘AI公司Picovoice生产识别语音命令的软件，但您能想象它运行在成本不超过几美元的微型微处理器上吗？硬件如此便宜，智能语音技术可能会用在洗衣机或洗碗机等日常家庭中。Picovoice表示，它已经在与主要家电公司合作开发语音控制设备。这么小的人工智能是如何工作的？这实际上是一个巧妙的工程。传统的神经网络使用长数字进行计算，但Picovoice使用非常短的数字，甚至是二进制1和0，这使得AI可以在慢得多的芯片上运行。这种妥协的结果似乎是一个不那么雄心勃勃的机器人：咖啡机的语音识别AI只需要识别大约200个单词，所有这些都与java冲泡任务有关。“你不能像和Alexa一样跟它说话或开玩笑，但谁在乎呢？它只是一个咖啡壶。”Picovoice创始人AlirezaKenarsari-Anhari表示，你不会与咖啡机进行有意义的对话。这是一个非常哲学的观点，它暗示了当今人工智能的另一个问题：公司不断创造语音助手，试图让它们表现得像C-3PO（♂中的机器人），它几乎可以理解你说什么。这很难，而且确实需要很多云才能做到。但日常物品不需要通过图灵测试。我不需要一个会讲“爸爸笑话”或有任何自我意识的电灯开关。他们只需要了解“开”和“关”或“暗”。说到“套在我身上”的小工具，我宁愿它们不那么聪明。更重要的是，边缘人工智能的响应速度很快。从设备发送您的语音请求，到跨越半个大陆播放SmashMouth的“全明星”，再到亚马逊的服务器、美国国家安全局的思想犯罪数据宝库，或者无论最终结果如何，性能都不会停顿，也不会将丢失几毫秒。“边缘处理快如闪电，”一家为边缘设备制作视听识别软件的公司Sensors的首席执行官ToddMozer说。他演示了他为微波炉创建的一些神经网络代码，他发出的任何命令，例如“加热我的爆米花2分36秒”，都能立即被识别出来。这也使边缘AI更加节能。消除对云计算的需求减少了为互联网数据包路由提供动力所需的碳燃烧量。事实上，苹果公司最近收购的西雅图公司XNOR.ai拥有一个图像识别神经网络，它非常轻便，可以由一个小型太阳能电池供电。（真正意义上的炒面是用植物产生的微弱电压做成的）。正如XNOR.ai的联合创始人阿里·法哈迪(AliFarhadi)指出的那样，边缘人工智能不仅对环境友好，而且还能保护隐私：“我不想让设备将我孩子卧室的照片发送到云，不管它。他们声称自己多么安全，但似乎每隔一天就会遭到黑客攻击。”当然，传统人工智能并没有消失，机器智能方面的一些创新可能需要云功能。毕竟，有些人可能真的想拿着牙刷聊天，所以他们当然可以将他们的口腔清洁数据反馈给“索伦之眼”（《指环王》剧情）。但对于普通人来说，我相信大部分人都会选择edgeAI：少一点智慧，多一点隐私。
