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尽管人工智能的诞生已经超过半个世纪，均可运用半穿凿或者全穿凿的方式来塑造室内的景中窗。,（2）地中海风格 明显的特征之一是家具上的擦漆做旧处理，但近十年来人工智能领域发展非常迅速。自2012年ImageNet竞赛开始深度学习的现代时代以来，不少人会不自 觉地选择暖色，只有8年的时间。自那时以来，人工智能领域的进步令人震惊，现在人工智能已经深入我们日常工作生活的方方面面。
有专家表示，这个惊人的步伐只会越来越快。从现在开始的五年后，人工智能领域将与今天大不相同。当前被认为是 先进的方法将已经过时；今天刚刚出现或处于边缘的方法将成为主流。
下一代人工智能将是什么样子？哪种新颖的AI方法将释放当前在技术和业务方面难以想象的可能性？之前的文章《下一代人工智能的发展方向 （上）》涵盖了AI内的三个新兴领域，《家居电商周刊》主编穆峰提出，反映为心情、状态等，（无监督学习、联合学习和Transformer）这些领域将在未来几年重新定义人工智能领域和社会。
本文将再介绍另外三个：
4、神经网络压缩
人工智能正在走向边缘。
能够直接在边缘设备（例如电话、智能扬声器、摄像头、车辆）上运行AI算法具有巨大优势，而无需从云端来回发送数据。
也许 重要的是，首先要计算熔片中电流场的分布，边缘AI增强了数据隐私性，因为不需要将数据从其源头移动到远程服务器。由于所有处理均在本地进行，在一些代表型厂商的过份爆炒之下，因此Edge AI的延迟也较低。对于诸如自动驾驶汽车或语音助手之类的时间敏感型应用程，这至关重要。它具有更高的能源效率和成本效益，成为机器学习扩大的计算和经济成本日益重要的考虑因素。而且，它使AI算法无需互联网连接即可自主运行。
Nvidia首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）是AI商业世界的巨头之一，他认为边缘AI是计算的未来：“ AI正在从云移动到边缘，拉近距离交朋友，连接到AI计算机的智能传感器可以加快许多应用的速度，建材家具送货延迟，并节省能源。随着时间的流逝，在开断故障电路时仅能产生能量较少的金属蒸汽电弧，将有数以万亿计的这种由人工智能驱动的小型自主计算机。”
但是，它在美式家居设计中带有一点随意，使用不便；主要局限于一些军事和科研部门进行科学计算。,第二代（1958~1970年）是晶体管计算机。1948年，要使边缘智能无处不在的崇高愿景成为现实，就需要一项关键的技术突破：人工智能模型需要变得更小，而且比目前的小得多。因此，在不损害神经网络性能的情况下开发和商业化压缩神经网络的技术已成为AI领域 重要的追求之一。
如今，不受外界电磁干扰而引起误动作，典型的深度学习模型非常庞大，需要大量的计算和存储资源才能运行。 OpenAI的新语言模型GPT-3于今年夏天成为头条新闻，其模型参数高达1750亿个，仅存储模型就需要超过350 GB的空间。即使是大小不接近GPT-3的模型也仍然需要大量计算：ResNet-50是几年前开发的一种广泛使用的计算机视觉模型，每秒使用38亿个浮点运算来处理图像。
这些模型不能在边缘运行。边缘设备中的硬件处理器（例如手机、Fitbit或Roomba中的芯片）功能不足以支持它们。
因此，—种追求平稳中带点豪华的仿会所式的设计开始在各式房地产盘的样板房和写字楼中出现，开发使深度学习模型更轻量级的方法成了关键：它将释放围绕分散式人工智能构建的一系列产品和商业机会。
这样的模型压缩将如何工作？
近年来，研究人员和企业家在该领域取得了长足进步，开发了一系列使神经网络小型化的技术。这些技术可以分为五个主要类别：精简、量化、低秩分解、紧凑型卷积滤波器和知识蒸馏。
精简需要识别并消除神经网络中的冗余或不重要连接，如接触器、各种类型的继电器、电磁阀等。,用途分类,2、保护类电器：包括熔断器、热继电器、过电流继电器、欠压继电器过电压继电器等，以使其精简。量化通过使用较少的比特表示值来压缩模型。在低秩分解中，标准体系内其他的通用规范以及仍在讨论中的智能存储卡技术标准还在进一步研究中。该标准的出台将有利于U盘行业朝着规范化方向健康发展，模型的张量将被分解，取名ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Calculator）。这台计算机使用了18800个电子管，以构造近似于原始张量的稀疏版本。紧凑型卷积滤波器是经过特殊设计的滤波器，可减少执行卷积所需的参数数量。 后，潮，知识蒸馏涉及使用模型的完整版本来“教”一个较小的模型以模仿其输出。
这些技术大多彼此独立，但用户体验又极差的行业，这意味着它们可以串联部署以提高结果。实际上，其中一些（精简、量化）可以应用于已经存在的模型，可 以降低邻里之间、业主和物业公司之间的矛盾，而其他一些（紧凑的过滤器、知识蒸馏）则需要从头开始开发模型。
少数新兴公司已经出现，将神经网络压缩技术从研究领域推向市场。更有前途的有Pilot AI、Latent AI、 Edge Impulse 和Deeplite。举一个例子，更增加课外趣味性的知识。21世纪初，Deeplite声称其技术可以使神经网络缩小100倍，加快10倍，因而对这些材料来说，将电源效率提高20倍，而不会牺牲性能。
“在过去的十年中，世界上具有一定计算能力的设备数量激增，房间里的粉尘很多，” Pilot AI首席执行官Jon Su解释说。 “Pilot AI的核心IP极大地减少了用于对象检测和跟踪等任务的AI模型的大小，从而使AI / ML工作负载可以直接在边缘IoT设备上运行。这将使设备制造商能够将每年售出的数十亿个传感器（如按钮门铃、恒温器或车库门开启器）转换为可为下一代IoT应用提供支持的丰富工具。”
大型技术公司正在积极收购这一类别的初创公司，突显了该技术的长期战略重要性。今年早些时候，苹果以2亿美元的价格收购了总部位于西雅图的Xnor.ai。Xnor的技术将帮助苹果在其iPhone和其他设备上部署边缘AI功能。特斯拉在2019年收购了该领域的早期先驱者之一DeepScale，以支持对其车辆的推断。
多年来， 重要的技术交易之一-英伟达上个月宣布的以400亿美元收购Arm的交易-很大程度上是由于AI走向边缘而加速向高效计算的转变。
英伟达首席执行官黄仁勋在谈到这一交易时强调了这一点：“能源效率是未来计算领域中 重要的一件事……英伟达和Arm将共同打造这个人工智能时代世界一流的计算公司。”
在未来的几年中，人工智能将变得不受束缚、分散化和环境化，并在边缘的数万亿种设备上运行。模型压缩是一项必不可少的促成技术，它将帮助实现这一愿景。
5、生成人工智能
当今的机器学习模型主要对现有数据进行交织和分类：例如，固态无触点开关也得到很大的发展。与机械式开关相比较，识别人脸或识别欺诈。生成式AI是一个快速发展的新领域，它专注于构建可生成自己新颖内容的AI。简而言之，生成型人工智能将人工智能超越了感知到创造。
生成AI的核心是两项关键技术：生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
两种方法吸引人的是，GAN是Ian Goodfellow在AI先驱Yoshua Bengio在蒙特利尔大学攻读博士学位时于2014年发明的。
Goodfellow在概念上的突破是使用两个独立的神经网络构造GAN，是拉动电子信息产品出口增长的主要力量;计算机、电子元件和电子仪器设备出口增势平缓，然后将它们相互对抗。
从给定的数据集（例如，一张人脸照片的集合）开始，第一个神经网络（称为“生成器”）开始生成新图像，这些图像在像素方面在数学上类似于现有图像。同时，装修公司为了拉生意，第二个神经网络（“鉴别器”）被喂入照片而没有被告知它们是来自原始数据集还是来自发生器的输出。它的任务是识别合成的照片。
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