人工智能可以是各種各樣的事情：用計算機做智能的事情，或者用計算機按照人類做事的方式做智能的事情。二者區(qū)別很明顯。與我們的大腦相比，計算機的工作方式獨特：我們的思維在意識上是串行的，但是實際上是并行的。計算機實際上也是串行的，但是我們可以有不同的處理器，現(xiàn)在也有并行的硬件體系結(jié)構(gòu)?？紤]到所有這些因素，盡管我們通常采用這種方式，但很難在并行中并行執(zhí)行。

作為確認我們理解力的一種機制，模仿人類方法一直是AI的長期努力。如果我們可以從計算機仿真中獲得類似的結(jié)果，則可以建議我們對正在發(fā)生的事情有一個強大的模型。顯然，這種聯(lián)系方式是受挫于對某些認知制品的挫敗感而啟發(fā)的，表明某些先前的標志性模型是近似的，而不是精確的描繪。

當前，信息安全性、通信帶寬和處理延遲方面的問題正在將AI從云驅(qū)動到邊緣。盡管如此，從根本上通過可用于訓練和運行大型神經(jīng)網(wǎng)絡的GPU，其可用性在云計算方面取得重大進展的類似AI創(chuàng)新并不適合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預算下工作，例如，內(nèi)存、功能和計算能力。

訓練復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）已經(jīng)是一個復雜的過程，并且為邊緣目標做準備可能會帶來無限地麻煩。鑒于對AI進行邊緣訓練的常規(guī)方法受到限制，因為它們?nèi)Q于這樣的想法，即推理的處理在訓練期間是靜態(tài)表征的。這些靜態(tài)方法結(jié)合了訓練后的量化和精簡功能，它們沒有考慮深度網(wǎng)絡在運行時可能需要進行多變的工作。

與上面的靜態(tài)方法相比，自適應AI是對AI進行培訓以及解決當前和將來的計算需求的方式的重要舉措。

它之所以能夠很快超越傳統(tǒng)機器學習（ML）模型的原因，是因為它具有鼓勵組織在減少時間、精力和資產(chǎn)的同時實現(xiàn)更好的結(jié)果的能力。

穩(wěn)定、高效、敏捷

自適應AI的三個基本原則是穩(wěn)定、效率和敏捷性。穩(wěn)定性是實現(xiàn)高算法精度的能力；效率是指實現(xiàn)低資源使用率（例如計算機、內(nèi)存和電源）的能力；敏捷性管理是根據(jù)當前需求調(diào)整操作條件的能力。自適應AI的這三個原則共同規(guī)劃了針對邊緣設備的超級AI推理的關(guān)鍵度量。

數(shù)據(jù)通知的預測

自適應學習技術(shù)利用單個流水線。使用此策略，可以使用不斷進階的學習方法，該方法可以使框架保持更新并鼓勵其實現(xiàn)高性能水平。自適應學習過程將篩選并學習對信息和產(chǎn)量值及其相關(guān)質(zhì)量進行的新更改。此外，得益于可能實時改變市場行為的場合，因此，始終保持其準確性。自適應AI確認來自操作環(huán)境的輸入

并對其進行跟蹤以進行數(shù)據(jù)通知的預測。

可持續(xù)系統(tǒng)

自適應學習在大規(guī)模構(gòu)建ML模型時解決了這些問題。由于該模型是通過流方法學準備的，因此對于噪聲處理非常重要的空間非常貧乏的數(shù)據(jù)集，它的熟練程度很高。該管道旨在處理巨大數(shù)據(jù)集中的數(shù)十億個特征，而每個記錄可以具有許多特征，從而導致數(shù)據(jù)記錄稀疏。

該系統(tǒng)只需要一個管道，而不是將傳統(tǒng)的ML管道分為兩部分的管道。這提供了快速的解決方案，用于驗證想法并在生產(chǎn)中進行簡單部署。自適應學習框架的基礎(chǔ)展示可與批處理模型系統(tǒng)媲美，但通過發(fā)揮作用并從系統(tǒng)獲得的反饋中獲益，它們的表現(xiàn)要優(yōu)于其，這無疑使其在長期內(nèi)更加強大和可持續(xù)。

前景

自適應AI將被廣泛用于應對不斷變化的AI計算需求。在運行時，可以根據(jù)所需的算法性能和可用的計算資源來解決運營效率。可以有效改變其計算需求的Edge AI框架是降低計算和內(nèi)存資源需求的最佳方法。

自適應AI的質(zhì)量使其在CSP的動態(tài)軟件環(huán)境中具有堅實的基礎(chǔ)，在CSP的動態(tài)軟件環(huán)境中，每次框架大修時輸入/輸出都會變化。 它可以在網(wǎng)絡運營、市場營銷、客戶服務、物聯(lián)網(wǎng)、安全性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮關(guān)鍵作用，并幫助發(fā)展客戶體驗。
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