當AI無所不在　分散式智慧/語音助理更聰明

人工智慧(AI)應用將正式進入無所不在的時代。電腦在棋類博奕競賽中已經征服人腦，Alexa的貼心服務可以幫助人們處理各種數位化服務，近期業界不斷有將AI運算或技術延伸到終端產品上的討論，原因除了讓終端產品更聰明，更能提供在地化服務並因應即時需求之外，也基於個人隱私的考量，希望已收錄太多個人需求的人工智慧，就留在自己的家中，不要將個人訊息、隱私、需求等暴露在開放的網路環境下。 

分散式智慧提升AI安全性 

其中，安謀國際(ARM)從端點(Edge)開始布局人工智慧。人工智慧技術已全面滲透到人們日常生活中，但也有不少人對於人工智慧安全性感到憂心。為此，ARM聚焦在端點裝置上納入更多處理效能與個人資料儲存，為網路端點與雲端挹注更具效率且安全的分散式智慧(Distributed Intelligence)。 

ARM運算產品事業部經理Govind Wathan(圖1)表示，一直以來，人工智慧的應用都鎖定在雲端部份的演算法開發，不過以ARM的布局人工智慧策略，則是鎖定底層的機器學習技術，為更多不同應用領域的開發商，提供更多的人工智慧效能。這種分散式智慧可讓使用者掌握自己的資料，選擇哪些資料要上傳雲端，哪些資料要做為個人儲存的內容，降低使用者在使用上的安全疑慮。 

圖1 ARM運算產品事業部經理Govind Wathan表示，ARM布局人工智慧策略，是鎖定底層的機器學習技術。

為進一步優化分散式智慧與裝置端機器學習應用，ARM推出首波採用DynamIQ技術的產品ARM Cortex-A75與Cortex-A55處理器，分別鎖定高階應用與中階應用領域，具備為人工智慧效能任務提供的專屬指令集(Dedicated Instructions)，並採用DynamIQ big.LITTLE技術，在單一運算叢集中提高多核系統的功能與彈性。 

當分散式智慧從網路端點涵蓋至雲端，必須將不同級別的運算需求納入考量。DynamIQ big.LITTLE提供強大的多核靈活性，涵蓋更多層面的效能與使用者體驗，讓用戶首度能在單一運算叢集中自行設定big與LITTLE(大核及小核)兩種類型的處理器。 

彈性的DynamIQ big.LITTLE技術正是分散式智慧所採取之系統級開發模式的核心。結合彈性CPU叢集、GPU運算技術、專屬的加速器以及全新ARM Compute Library，彼此協力運行，能夠使功耗更低，並提升人工智慧效能。 

另一方面，ARM多媒體處理器事業部通路行銷總監Ian Hutchinson指出，在GPU部份，ARM也是鎖定裝置端的機器學習應用，透過高效能的IP來支援Google翻譯的功能。事實上，Google先前推出了一個新的機器輔助語言翻譯系統－Google的神經機器翻譯系統(Neural Machine Translation System, GNMT)，透過深層神經網路技術翻譯整個句子，而非逐句翻譯句子的每一部分，已大大改進翻譯品質。 

整體而言，Wathan談到，該公司是以AI相關的負載(Workload)角度來看，提供通用型的CPU和GPU，用來加速AI的運算，因此並未針對特定的AI應用領域，而是從各種AI應用中，找到最通用的部份，進一步優化這個共通點，滿足消費者與製造商多樣化的需求。 

語音助理開發強強滾 

Amazon Echo紅透半邊天，其經過人工智慧優化的語音助理Alexa，語音辨識與語意理解正確度高，儼然成為新一代智慧家庭中樞，因此近期硬體開發商非常熱衷於將Alexa與其產品結合，希望搶占此波智慧家庭再起的商機，美高森美(Microsemi)就於Computex 2017期間展示了基於Amazon AVS(Alexa Voice Service)所開發的ZLK38AVS AcuEdge套件。 

根據市調機構ABI Research預估，到2022年時，採用亞馬遜Alexa語音助理的智慧聯網裝置，年出貨量將高達7500萬台，其中2/3是智慧喇叭或數位助理類的產品。加上剛結束的WWDC蘋果也正式宣布即將於2017年底推出搭載Siri的HomePod，與已經推出一段時間的Google Home，預計今年底以後的智慧家庭語音助理市場將更加熱鬧滾滾。 

圖2 Microsemi語音事業部總監Shahin Sadeghi指出，新套件可協助開發具語音助理功能的終端產品，並導入Alexa服務。

近期市場上可以發現很多類似Echo的智慧助理產品，Microsemi語音事業部總監Shahin Sadeghi(圖2)表示，AcuEdge Development Kit可協助協力廠商工程師和OEM廠商，快速開發具備語音助理功能的終端產品，並導入Alexa語音助理服務。該解決方案為一個完整的開發套件，具有一片直接連接到樹莓派(Raspberry Pi)處理單元和塑膠框架的開發板，以支援在目標應用中裝設麥克風和揚聲器。 

AcuEdge平台是以Microsemi的Timberwolf音訊處理器為核心。該處理器是一顆內建語音處理硬體加速器的數位訊號處理器(DSP)，具備現場可編程設計、現場可升級，搭配可運行三組同步聲學回聲消除器(AEC)的特殊硬體加速器。並整合了大量與語音控制需求有關的周邊功能。由於是以DSP為基礎，AcuEdge是一個具有高設計彈性的語音前端，不僅可以支援純雲端的語音辨識，也可以直接在本地端執行語音指令辨識，或是實現雲端/本地端辨識的混合架構。