人工智能可以是各种各样的东西：用计算机来做智能的事情，或者像人类一样用计算机来做智能的事情。两者之间的区别是显而易见的。与我们的大脑相比，计算机以一种独特的方式工作：我们的思维有意识地是串行的，但实际上是并行的。计算机实际上也是串行的，但我们可以有不同的处理器，现在也有并行的硬件架构。考虑到所有这些，很难并行地并行执行，尽管我们通常这样做。作为一种确认我们理解的机制，模仿人类的方法一直是人工智能的长期努力。如果我们能从计算机模拟中得到类似的结果，这可能表明我们对正在发生的事情有一个可靠的模型。显然，这种联系的灵感来自对某些认知人工制品的挫败感，这表明一些以前的标志性模型是近似的，而不是精确的描述。目前，信息安全、通信带宽和处理延迟等问题正在推动人工智能从云端走向边缘。尽管如此，通过可用于训练和运行大型神经网络的GPU的可用性，在云计算领域取得重大进展的类似AI创新并不适合边缘AI。边缘AI小工具可以在紧张的资源预算下工作，例如内存、功能和计算能力。训练复杂的深度神经网络(DNN)已经是一个复杂的过程，准备边缘目标可能会非常麻烦。而传统的AI边缘训练方法是有限的，因为它们依赖于推理处理在训练期间静态表示的想法。这些静态方法结合了训练后量化和缩减，它们没有考虑深度网络在运行时可能需要做的可变工作。与上述静态方法相比，自适应AI是AI训练方式和解决当前和未来计算需求的重要举措。它很快就会胜过传统机器学习(ML)模型的原因是因为它能够鼓励组织在减少时间、精力和资产的同时取得更好的结果。稳定性、效率和敏捷自适应人工智能的三个基本原则是稳定性、效率和敏捷性。稳定性是实现高算法精度的能力；效率是实现低资源使用率（如计算机、内存和电源）的能力；敏捷管理是根据当前需求调整运营条件的能力。自适应人工智能的这三个原则共同描绘了边缘设备超级人工智能推理的关键指标。以数据为依据的预测自适应学习技术利用单个管道。使用此策略，使用持续学习方法来保持框架更新并鼓励它达到高性能水平。自适应学习过程将过滤和学习信息和产量值及其相关品质的新变化。此外，由于可能实时改变市场行为的场合，它始终是准确的。自适应人工智能验证来自操作环境的输入并跟踪它们以做出基于数据的预测。可持续系统的自适应学习在大规模构建ML模型时解决了这些问题。由于该模型是通过流式方法准备的，因此它非常适合噪声处理很重要的空间非常有限的数据集。该管道旨在处理庞大数据集中的数十亿个特征，而每条记录可以具有许多特征，从而导致数据记录稀疏。该系统只需要一个管道，而不是将传统ML管道一分为二的管道。这为在生产中验证想法和简单部署提供了一个快速的解决方案。自适应学习框架的底层演示可与批处理模型系统相媲美，但通过对它们采取行动并从系统获得的反馈中获益而优于它们，从长远来看，这无疑使它们更加健壮和可持续。展望AdaptiveAI将被广泛应用，以应对不断变化的AI计算需求。在运行时，可以根据所需的算法性能和可用的计算资源来解决运行效率问题。一个能够有效改变其计算需求的边缘人工智能框架是降低计算和内存资源需求的最佳方式。自适应人工智能的质量使其在CSP的动态软件环境中奠定了坚实的基础，其中输入/输出随着每次框架大修而变化。它可以在网络运营、营销、客户服务、物联网、安全的数字化转型中发挥关键作用，并帮助改善客户体验。
