في السنوات القليلة الماضية ، أصبح تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي (https://t.me/gsmgurus_FAQ/468) اتجاهًا. يتضح هذا بشكل خاص في حالة الهواتف الذكية - يتم استخدام AI (الذكاء الاصطناعي) لتحسين المهام المختلفة.
كيف ظهر الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية؟
يقوم برنامج بسيط بتنفيذ مهمة وفقًا لخوارزمية محددة كتبها إنسان. ماذا لو كان هناك العديد من هذه المهام أو البيانات الأولية والشروط تتغير باستمرار؟
لا يستطيع البشر معالجة كميات كبيرة من البيانات وكتابة آلاف الخوارزميات. لهذا السبب ، من الأفضل أن تقوم آلة جامدة بهذه المهمة.
الشيء الرئيسي هو تكوينه بشكل صحيح بحيث يبدأ هو نفسه في البحث عن الحل الأمثل. هذا هو السبب في ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (mashinnoye obucheniye) ، وهما فرعان منه. الشبكات العصبية هي إحدى خوارزميات التعلم الآلي.
استخدم الكثير منا الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية. على سبيل المثال ، فتح قفل الشاشة على الهواتف الذكية الرائدة (https://t.me/gsmgurus_FAQ/1042) بوجه ، وإنشاء مسار يعتمد على حركة المرور على الطرق من خلال تطبيقات الملاحة (https://t.me/gsmgurus_FAQ/1004) ، في معرض الصور ، سيكون الفرز التلقائي (https://t.me/gsmgurus_FAQ/683) من الصور مثل الطبيعة أو صور السيلفي ، والتواصل مع مساعد صوت (https://t.me/gsmgurus_FAQ/734) سيكون مستحيلًا بدون الخوارزميات الذكية.
يتم تنفيذ العديد من المهام بواسطة الذكاء الاصطناعي عن بُعد: يتم إرسال الطلب إلى الخادم ومعالجته وإرجاع الاستجابة.
يتمتع وضع الذكاء الاصطناعي مباشرة في الهاتف الذكي بالمزايا التالية:
السرعة - ليست هناك حاجة لقضاء الوقت وحركة المرور لتبادل البيانات ؛
الأمان - يتم تخزين جميع البيانات في الهاتف الذكي نفسه ولا داعي لإرسالها إلى خدمات الجهات الخارجية.
لهذا السبب ، خصصت الشركات المصنعة كتلة منفصلة في المعالج المحمول للذكاء الاصطناعي - NPU (وحدة المعالجة العصبية ، وحدة الخلايا العصبية). إنه مسرّع لخوارزميات التعلم الآلي ، حيث يؤدي الهاتف الذكي المهام بشكل أسرع ويتطلب طاقة أقل.
كان المعالج الأول الذي يحتوي على NPU (وحدة عصبية) هو Kirin 2017 من Huawei ، والذي تم إصداره في نهاية عام 970. اليوم ، تحتوي العديد من الأجهزة من الشركات المصنعة للهواتف الذكية على وحدة عصبية في المعالج. (Samsung Galaxy S10 و S20 / 21 و Note 10/20 و Xiaomi Mi 10 5G / Mi 11)
بالإضافة إلى ما سبق ، تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا لمهام مثل: تحسين استهلاك البطارية ، وتسريع أداء الهاتف الذكي ، وتحسين جودة الصوت ، وتحسين الصور ، والتعرف على النص أو الصوت ، وتطبيقات الترجمة.
