機器學習+AI技術，碰撞出什麼你不知道事

AI這個詞我們聽到的越來越多，一開始不理解AI的，經過技術對的變革也越來越熟悉， 而AI技術已經逐漸深入到我們的生活，通過大數據的收集、整理，判斷出邏輯，結合雲與端的計算，讓我們日常使用的設備看起來擁有了「智能」——然而，這只是一系列運算工作相輔相成的結果。

那麼，已經成為我們身體一部分的智能手機在人工智慧領域到底將扮演著什麼樣的角色？它們已經能夠獨立進行學習，甚至提供類似人工智慧等級的服務嗎？

從表面上來看，我們日常使用的智能手機在不少功能的使用上已經相當聰明，比如照片美化可以做到全自動，翻譯功能也越來越逼近人類的語法習慣，甚至連出現在手機里的廣告都很神奇的符合你的消費習慣。

但這是你手機自己「想」出來的結果嗎？還不完全是。目前，手機在人工智慧里扮演的角色還是偏向於數據收集的功能，甚至連學習都還稱不上。但未來隨著運算架構與製程的演進，加入手機的感測器類型會不斷增加，及像增強現實（AR）、混合現實（MR）等需要本地端計算能力強大到可以與環境互動的應用出現，由手機自己執行的學習、互動以及更智能化的運算功能也會隨之普及。

當然，雲端的學習與基礎模型建立還是少不了，但本地端的進一步學習，以及對個人化模型的不斷修正，是未來智能設備能不能」更好用」的關鍵。為了滿足這個目的，手機晶元的計算架構選擇與設計也會是重點，目前各大晶元設計公司都已經不約而同往這個方向前進。

目前而言，我們現在所談到的機器學習（http:// http://www.jiqi-xuexi.com），幾乎清一色都是套用在雲端上整理、計算來的模型，本地端的終端，比如說智能手機，在機器學習演算法（http:// http://www.jiqi-xuexi.com/jiqixuexipeixun）上扮演的角色其實並不是很重要，計算性能較弱，加上功耗預算有限，手機本身能達到的學習機制相當有限。但隨著半導體技術的發展，以及手機應用的智能化以及個人化要求的強化，手機上機器學習能力的強化，也變成未來必走的方向。

在拍照、相片處理等主流應用中，機器學習也扮演著重要角色。比如說，拍照之後，馬上就能判斷出照片中包含什麼對象，或者憑藉地點以及對象的結合判斷並提供該對象的具體信息。

機器學習平台（http:// http://www.jiqi-xuexi.com/jiqixuexiwangzhanpingtai）和AI的結合可以說在技術上又為我們有了一個可以為之發展的項目。