5G如何實現首個通用AI

據外國媒體報導,高通公司在上月進行了5G更新,情況似乎進展順利。超過45家OEM廠商推出了電話,並且50多家運營商已經部署了5G技術,其發展似乎比4G快得多。

推動這一快速發展的事實是5G是一整套技術,其中包括安全性,頻譜共享,頻譜聚合,獨立模式和無線網絡虛擬化。 Rakuten在活動中使用Altiostar獨特的解決方案展示了新的基站技術,從而加快了部署速度,該技術將供應基站所需的時間從3天減少到8.5分鐘。

使用舊方法,您每個月可以建立十個單元站點;使用這項新技術,您每天可以進行50次以上的操作(當然,您需要考慮出行時間,但是由於大部分時間都取決於現有的電池現場電源,因此您可以將其運送到現場以更快的速度進行安裝)真的很棒)。

但是在整個演示中,無論他們是展示三星強大的5G旗艦產品,XR2 Extended Reality解決方案還是與Microsoft和Lenovo的Always Connected PC計劃的進步,都存在著大量具有計算能力的設備通過低延遲,光學級連接的感覺,虛擬無線網絡。

總的來說,這可以奠定基礎,特別是當您包括分佈式數據中心和更智能的連接傳感器時,可以大規模創建第一個通用AI(預計在5年以上的時間範圍內)。

 

通用AI

目前,AI被開發用於非常狹窄的應用程序,例如面部識別或物體識別。您可以定義問題,弄清楚如何向系統提供所需的數據,訓練核心系統,然後將該訓練分配給推理引擎,然後推理引擎可以完成他們設計要執行的特定工作。如果您希望該AI做其他事情,那真是太遺憾了,因為它不會。它是為特定目的而設計的,這兩者都使項目變得比理想情況容易得多,靈活性也大大降低。

相反,目前僅存在於概念中的通用AI可以像我們一樣從一個任務移到另一個任務,並根據廣泛不同的信息源做出複雜的決策。假設您想使用旨在識別販毒者的系統來分離可能的新冠狀病毒攜帶者。使用舊的專用AI,您將無法達到目標,但是使用通用AI,您將更改系統所監視的內容,創建邏輯樹,甚至可能使AI開發出可以傳遞給以下人員的技能:推理引擎。所有這一切都將在幾秒鐘和幾分鐘之內發生,而舊的方法可能要花費數週甚至數年才能到達同一個地方。




您不僅需要更改推理引擎正在分析的內容。您需要結合不同的要素,例如皮膚溫度,病毒的可見屬性(打噴嚏,咳嗽),並確定與已知攜帶者的接近程度。

 

總結:為什麼5G使這成為可能

為了使通用AI發揮作用,它必須能夠實時快速重新配置圍繞解決方案的整個基礎架構。借助5G,您不僅可以獲得更大的帶寬和安全性,而且網絡也將在很大程度上進行虛擬化。這意味著您可以對流量,網絡連接的內容和優先級進行重大更改,甚至可以更改已分佈在整個生態系統中的5G傳感器,這些傳感器可能已經用於其他用途。

例如,您可以在機場重新使用紅外面部識別相機來測量面部溫度,以幫助發燒的人。突然之間,為攔截毒品和捕獲恐怖分子而開發的解決方案變成了識別冠狀病毒攜帶者的方法,因此可以將它們從普通人群中刪除,從而遏制了病毒的傳播。

5G的這種高度靈活的性質對於創建通用AI至關重要,該通用AI需要利用這種靈活性來提供比我們目前從當今專注的AI解決方案中獲得的更多功能。

現在很明顯,這只是解決方案的一部分,我們也需要大腦,IBM的Watson之類的未來版本對於這項工作同樣至關重要。但是,如果沒有如此龐大的實時網絡靈活性,我懷疑我們能否將5G大規模地推廣到通用AI的關鍵道路上。

 

[完]

 

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