¿Qué papel juegan los sistemas integrados en la inteligencia artificial?

La mayoría no lo hacen. En su mayoría, hay un teléfono inteligente en el otro extremo de un canal, que muestra cosas inteligentes que se descubrieron en otro lugar, y algunas de las cosas inteligentes son para decidir qué va a la parte superior de su suministro de noticias, y la mayoría de las cosas inteligentes son para vender su globos oculares al mejor anunciante.

Una de las grandes excepciones son los sistemas de visión por computadora en los vehículos de prueba autónomos de Mobileye y quien haya firmado con ellos, algunas marcas de automóviles. A menos que también cuentes a Tesla y otros que usan Nvidia, pero esas placas de Nvidia parecen estar “incrustadas” en el sentido de ser básicamente partes de la computadora atrapadas en un automóvil.

La otra gran excepción serían los teléfonos Android, que tienen una buena cantidad de reconocimiento de voz nativo incluso si no tienes conectividad de red. Veremos qué iPhone 8 / X tiene o no en los próximos meses.

Después de eso, parece haber algunos secretos industriales que descubrir: quién, si alguien tiene licencia de software de Aipoly, Scorchai, Xnor ai, que supuestamente hace esto en chips baratos de baja potencia, etc. Luego, después de eso, desea ver el marketing: la gente está esperando escuchar las victorias de diseño para los chips integrados de Intel / Movidius / Nervana más Graphcore, Teradeep, tal vez algunos otros. A continuación, verá lo que hay en la tubería de desarrollo de hardware en Ambarella, MediaTek, Mobileye, Nvidia Corporation y Renesas, todos persiguiendo Mobileye y mercados automotrices.

Más allá de eso, parece ser básicamente una especulación en este momento IMO y otras respuestas aquí ya cubren eso.

Tenga en cuenta que ninguno de los anteriores está aprendiendo en la plataforma integrada, todos están haciendo inferencia sobre algún aprendizaje que se produjo en un rack o clúster o en la nube. (Algunas personas prefieren llamarlo predicción en lugar de inferencia. Por lo general, no tiene nada que ver con la palabra predicción en el sentido normal de lo que sucederá en el futuro). No estoy al tanto de que ocurra un aprendizaje incrustado, tal vez si entrecierras los ojos de cierta manera y observando la investigación en robótica, puede ver algo de aprendizaje incrustado. Sin embargo, en su mayoría no hay ninguna IA de ningún tipo en robótica.

También tenga en cuenta que “AI” significa cosas diferentes para diferentes personas. Estoy hablando del punto de vista de los desarrolladores de IA. Si la IA es el 1% de lo que hace una compañía, los VC la llaman una compañía de IA. Si un personaje de dibujos animados te habla, los especialistas en marketing lo llaman un holograma de IA.

Parte de la respuesta radica en lo que realmente hace la IA: hoy la IA es bastante sinónimo de aprendizaje automático. El aprendizaje automático se utiliza para procesar e interpretar datos.

Una IA realmente efectiva tendrá acceso a grandes cantidades de datos. Si los datos son del tipo producido por los sensores, los sistemas integrados pueden desempeñar un papel importante en la generación de los datos. El paradigma IOT se dirige de esta manera: las grandes redes distribuidas de sensores alimentarán los sistemas de aprendizaje automático que existen en la nube.

Por lo tanto, los sistemas integrados tendrán un papel fundamental que desempeñar en la alimentación de AI con datos útiles para procesar.