MEGOSZTÁS

A mesterséges intelligencia kiszámítására specializált chipek kezdenek egyre gyakrabban megjelenni az okostelefonokban. Utánanéztünk, hogy szükségünk van-e ezekre, vagy csak egy újabb marketingfogással állunk szemben, amellyel pénzt próbálnak kihúzni a zsebünkből? 

Az utóbbi hónapokban kezdtek megjelenni a kifejezetten mesterséges intelligenciára és gépi tanulásra specializált lapkával szerelt telefonok. Az új iPhone-ok A11 Bionic SoC-ja tartalmaz egy “neural engine” nevű egységet, ahogy a Huawei Mate 10 saját fejlesztésű, Kirin 970 processzora is egy hasonló, “neural processing unit” névre hallgató megoldással felszerelt központi egységet kapott. 

De biztosan elengedhetetlen számunkra egy telefon, amelyben egy mesterséges intelligenciához dedikált hardver található? Hogyan oldják meg a jelenlegi megoldások a feladatot, és hogyan változhat a jövő ezeknek a chipeknek köszönhetően?

És ha már a chipeknél tartunk, fontosnak tartom leszögezni, hogy az “AI chip” vagy “mesterséges intelligencia chip” néven emlegetett megoldások nem önálló lapkák képében léteznek, csupán a processzort és grafikus gyorsítót is tartalmazó System on Chip (SoC) részei. 

Miért van szükségünk AI chipre?

A kérdés alapvetően egyszerűnek látszik, mivel alapvetően a mobil eszközökben található processzorok nem alkalmasak a mesterséges intelligencia igényét kielégíteni, azaz sok kis számítás elvégzésére. Hasonló problémával állunk szemben, mint ami a GPU (grafikus gyorsító) bevezetésekor felmerült: van egy hardverünk, amely nem alkalmas a sok kis grafikai számítás gyors elvégzésére, ezért betettünk egy újabb modult (ez a GPU), hogy számolja ezeket. Most a mesterséges intelligencia számításaihoz terveztünk egy hardvert, és építettük be. 

De hogyan képesek akkor a jelenlegi hardverek az AI futtatására? Jelenleg a rendszer úgy működik, hogy a számításokat nem a mi telefonunk végzi, hanem elküldi az adatokat egy szerverre, legyen az az Apple vagy a Google, esetleg harmadik fél megoldása, ahol hatalmas szerverpark dübörög azért, hogy a sok apró számítást elvégezze. Majd onnan az eredmény visszaérkezik a készülékre. Ezért nem képesek ezek a szoftverek offline működésre. Azonban ha egy beépített egység képes ezeket a számításokat elvégezni, kilőhetjük a távoli szervereket.

Ebből következnek az előnyök…

Nem kell túlmagyarázni, miért is jó az, ha nem kell a Föld másik felén lévő szerverekkel kommunikálni egy “Milyen teendőim vannak ma?” parancs feldolgozásához. Nyilvánvalóan így nem fogy az adatforgalom, amely még 2017-ben is problémát okoz, nem igazán terjedtek el a korlátlan mobilinternetet kínáló adatcsomagok. Emellett ne feledkezzünk meg az adatlopásról, mivel az elküldött információk sok számítógépen keresztül jutnak el a szerverekig, majd vissza. Valamint egy szerverpark fenntartása sem két fillér, amelyet közvetve vagy közvetlenül de meg kell fizetnie a felhasználóknak. Emellett nyilvánvalóan ha valami egy kifejezett feladat ellátására jött létre, kisebb energiabefektetéssel tudja elvégezni a dolgát, energiatakarékosabban.

Máris használható?

Azt azonban még korántsem jelenthetjük ki, hogy máris használatra kész lenne a technológia. Azért mert egy telefonba beépítésre került a fizikai hardver, a szoftveres oldal nem teremti elő magát.

Ha az Apple és a Huawei esetét nézzük, mindkét cégnek megvan a saját API-ja, amelyet a fejlesztőknek használniuk kell, hogy működésre bírják a hardvert. És emellett még arról is meg kell győződniük, hogy az API a használt keretrendszerrel is működik-e. Ha nem, akkor egy hosszabb konvertálás következik, amely ugyebár idő. Az a mondás pedig, hogy “az idő pénz” senkinek sem cseng újszerűen, gondolom. 

Az Apple nyilván itt is előnyben lesz, mivel nekik csak arra az egy hardverre kell lefejleszteni a szoftvereket. A fejlesztőknek csak a Core ML keretrendszert kell használniuk a sikerhez.

Azonban az Android korántsem ússza meg ilyen egyszerűen, mivel ahány gyártó, annyi megoldás. Azért a Google piaci befolyását kihasználva igyekszik tenni a probléma ellen. A mobil AI keretrendszerül, a TensorFlow Lite máris sok mindent egységesít.

Végülis szükségem van erre?

Röviden: nem igazán. A meglévő megoldásokat sem tudják igazán mire használni a gyártók. A Huawei megoldása például arra szolgál, hogy monitorozza a telefon használatát élettartama során és újraosztja az erőforrásokat, hogy elekrülje a lassulást. Az Apple esetében sem kell nagy megoldásra számítani, többek között a Face ID és animoji meghajtására használják az extra chipet. 

Persze jó lenne ha máris úgy működne a technológia, ahogy azt megálmodták, de sajnos erre egyelőre nem látni precedenst. Nem kizárt, hogy néhány év múlva működni is fog valamilyen módon a technológia, de egyelőre sajnos csak a gyártási költségeket, ezzel a fogyasztói árat növelő, üres ígéretnek tűnő, jó reklámfogásnak ígérkeznek a mesterséges intelligenciára kihegyezett hardverek.