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【語音應用,想像無限~~~】
語音辨識正在成為消費者語音助理的重要元素。去年 9 月,亞馬遜 (Amazon) 再 推「可教學 AI」(Teachable AI) 功能,若遇到 Alexa 不理解的語音命令,用戶可直接透過語音向 Alexa 下達指示、即時傳達定義,無需手動設置偏好或改寫 Alexa 邏輯規則。Alexa 能與用戶即時互動式教學,將這些概念推廣到新的上、下文中,並將其與使用者帳戶連結。
交互式教學還可讓 Alexa 學習「間接表述」,可被授予如何將陳述式語句視為變相命令。隨著 Alexa 語音服務 (Amazon Voice Service, AVS) 越來越強大,不少微控制器 (MCU) 供應商群起響應;而語音助理所肩負的任務越見繁複,亦開啟了 AI 加速器、乃至專用處理器的採用風潮。與此同時,雲端服務供應商 (CSP) 正往專用處理器晶片靠攏,以提升 AI 訓練、推論效能。
根據 2020 年 eMarketer 的一項研究,美國有 38.5% 的人口使用語音助理連接智慧手機或其他小工具,且去年因為居家時間增多,成長率達兩位數。此一趨勢促使主要電商門戶網站開發聊天機器人或使用現有基於語音的集成來增加銷售;肺炎疫情爆發以來,制訂對話商務策略以彌補人際交流,已成商業新手段。此外,利用「原生音頻」做交互式廣告及交互式科幻故事講述,正在發生!……
然而,如何針對自然語言搜索優化?如何創建針對答案引擎優化的內容?是兩大挑戰。AI 語音助理正在重塑消費者和企業與數位技術的交互方式;雖然,語音互動應用存在無限可能,也潛藏風險。一項正式研究揭露:即使沒有麥克風,家中掃地機器人等智能家電也可能被駭客竊聽家庭對話!透過遠程訪問光達 (LiDAR) 讀數對 Roborock 進行遠程竊聽攻擊。
延伸閱讀:
《AI 加速器到專用處理器,語音應用更直觀》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47106.html
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【MCU+AI,每個終端都可以是智慧裝置】
裝置趨向智慧化,也開啟了微控制器 (MCU) 與人工智慧 (AI) 的結合,好處在於:降低功耗、降低成本、快速上市、直接在前端處理不需要再丟到雲端運算;相對也有三難:運算力弱、缺少建模和訓練工具,以及缺少集成工具。
在大趨勢朝向更精簡的模型下,TinyML 漸受重視——是指超低功耗的機器學習在物聯網 (IoT) 各種裝置端 MCU 的運用,通常功耗為毫瓦 (mW) 級別甚至更低,可支援各種不同的電池驅動設備與需要始終在線的應用,例如:智能相機、遠端遙控、可穿戴裝置等設備。裝置端 MCU+AI 晶片具低延遲、高隱私等特性,是未來的發展趨勢,而新舊 MCU 廠商的策略大不同。一起來了解他們在 AI 的佈局吧!
延伸閱讀:
《MCU 結合 AI 的現況》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0813/45497.html
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AI新創公司未來可能被合併剩下10家
IHS Markit大約觀察了50家左右的AI新創公司,來預期AI市場的看法,認為未來很可能被合併剩下10家或更少,因為有很多大型企業都非常積極的想併購這些新創公司或者非傳統半導體公司,例如去年年底被英特爾收購的Habana。其他新創包括:Halio,Graphcore,Cambricon Technology,Cerebras,Kalray,Novumind,Thinci,Gyrfalcon Technology,Syntiant,Greenwaves,Horizon Robotics,Groq和Wave Computing。
隨著AI的崛起,一些新創公司提出的AI新架構正對傳統微處理器、微控制器、繪圖處理器、數位訊號處理器和現場可編程門陣列(FPGA)等帶來挑戰。....
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=16343