雷蛇 Razer Phone 2 正式曝光 并没有什么太大改变
9 月 16 日新闻，《连线》网站撰文讲述谷歌 DeepMind 最大的人工智能项目在若何解决 Android 的电池续航问题。谷歌的 Android Pie 操作系统接纳 DeepMind 的 AI，目的就是延伸手机的电池续航时间。那么做真能带来改变吗？
以下是文章主要内容：
2014 年 1 月，谷歌斥资 4 亿美元收购总部位于伦敦的人工智能公司 DeepMind。那时，外界还不清晰谷歌和它的母公司 Alphabet 会从这笔买卖中获得什么。四年后，专注于为谷歌开发人工智能的 DeepMind 团队最先带来回报。
谷歌最新的移动操作系统 Android Pie 的推出，涉及到 DeepMind 迄今为止最大的现实天下机械学习系统的推出。它的人工智能有一个雄心壮志的目的。它希望解决现代智能手机最令人沮丧的一个痛点：电池续航能力差。
从 2017 年春季最先——早在 Android Pie（之前代号名称为 “P”）的开发者预览版公布之前，DeepMind 的伦敦团队就最先与谷歌的同事睁开互助。互助的功效是，他们在操作系统中引入了两个 AI 系统。它们分别是自适应电池 (Adaptive Battery) 系统和自适应亮度（Adaptive Brightness）系统，前者旨在阻止应用程序在后台消耗电池电量，后者则意在凭据手机所处的环境自动调整屏幕亮度。
Android 工程师本·默多克（Ben Murdoch）示意，来自 Android Pie 开发者版、beta 测试版和通用版本的第一批数据显示，该系统能够奏效。他示意，运行于 Android 装备后台的应用程序叫醒中央处置器 (CPU) 的频率会降低 30%，通过 Wi-Fi 和移动信号传输的数据量在一些情况下会削减 20%。这两种方式都可以减轻电池的消耗。
“我们已经看到我们所说的方差泛起削减。” 默多克弥补道，“大多数用户都时常以为自己的手机电池消耗速率比预期的或者正常时刻要快得多。我们称这些不能展望的事宜为 ‘电池的坏日子’。我们是在支配那些电池的坏日子。”
早期阶段
只管 Android Pie 已经公然推出，但这些系统仍处于相对早期的阶段。该操作系统的公然版本已于 8 月 6 日最先提供下载，但仍只在少数的手机上可用。现在全球有跨越 20 亿台装备运行种种 Android 系统版本，但大多数都是在旧款操作系统上运行。(谷歌在 Pie 推出之前公布的最新数据显示，只有 14% 的装备在使用 Oreo 系统。)
那么，该潜在的电池节约手艺背后的人工智能是若何运作的呢？“这个模子是一个深度的卷积神经网络。” 在 DeepMind 为谷歌开发产品的克里斯·甘布尔（Chris Gamble）说道。卷积神经网络普遍应用于机械学习领域，已经在从自动驾驶汽车到图像识别手艺的各个领域举行了测试。
DeepMind 的人工智能会剖析 Android 装备用户若何使用他们的应用程序。甘布尔说，“它有两层，行使应用程序打开的时间戳来展望该应用程序下一次打开的时间。” 该机械学习模子会学习应用程序的使用模式——去掉应用程序名称和详细信息，以防止它们受到任何不公正的看待——进而展望哪些应用程序经常被使用。然后，得出每个应用程序分被打开的可能性数据。“若是两个应用程序被使用的方式相同，那么它们可能就会获得相同的展望，由于它们会有相同的输入数据。” 甘布尔指出，“但事实上，它们可能是两个完全差别的应用程序。”
该人工智能手艺将每个应用程序归入四组中的一组，由此来节约电池寿命。每组都被赋予差别的限制，因而能够防止特定手机行为的发生。默多克说，这四个组包罗：活跃应用组（正在使用的应用或者接下来很可能会被使用的应用），即将使用的应用组（可能不久后会被使用的应用），经常使用的应用组，以及鲜少使用的应用组。
那些被放在即将使用组别的应用程序可以不受限制地运行，而那些被放在低优先级的应用程序会受到差别的限制。“当应用程序最先发现自己处于即将使用、经常使用或者鲜少使用的组别时，限制就会增添。” 默多克说道，“对那些应用的限制包罗：装备必须要充电，或者装备必须要毗邻网络。” 其他的限制还包罗住手应用程序设置闹钟叫醒手机的功效。应用程序还可以被限制对通过云端接收到的新闻举行响应，鲜少使用的组别中的那些应用程序的后台流动和网络流动会完全受限。
这可能会对用户体验造成影响。当 Android Pie 的用户打开自适应电池系统时，系统会发出忠告：“通知提醒可能会延迟”。因此，若是你在手机端不是经常使用 Facebook 的话，你可能会延迟收到来自该应用的推送通知。应用程序每小时都会被扫描一次，由此来展望它们的使用情况，人工智能的处置工作所有在各台装备上完成。
手机上应用 AI 极其庞大
此前，DeepMind 将其人工智能手艺推向了谷歌的数据中心。它的机械学习直接控制着充斥着服务器和互联网基础设施的巨型修建的冷却历程，这些公司声称这种部署节约了能源。不外，涉足手机则是另一回事。
“在移动装备上应用机械学习手艺是极其庞大的。” 甘布尔称。虽然手机比以往任何时刻都加倍壮大，但它的盘算能力仍远远不及体积更大的系统，后者可以依赖更多的资源来处置数据。“我们确定的一件事是，该模子的第一次迭代是异常盘算密集型的。” 甘布尔弥补说。这对于非高端手机尤其紧要。自适应电池和自适应亮度系统最初是在谷歌的 Pixel 智能手机上测试的，但厥后随着它走出了原型阶段，它被扩展到其他的手机上。
随着该机械学习模子在现实天下的使用越来越普遍，为了实时解决该模子的任何问题，Android 和 DeepMind 已经能够做到让该人工智能在 2019 年 Android Q 问世之前就可获得升级。默多克说，“这些模子都是在他们自己的 Android APK 上构建和部署的，我们可以凭据需要天真地通过 Play Store 应用商铺举行更新。” 任何时刻只要感受已经举行了足够的改善，谷歌就可以给机械学习推送更新。“随着时间的推移，我们计划做的要事之一是，监控这些模子在该领域的显示，并凭据需要对它们举行调整。”
现在，还不能能完全说清晰机械学习手艺的效果若何，也不知道手机的电池续航时间是否会有显著的改善。若是该人工智能出了问题，人们自然就会埋怨。默多克示意，“理想情况下，用户没有发现问题，就是我们最大的乐成。”
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原创文章，作者：菜鸡，如若转载，请注明出处：https://www.20on.com/35167.html
