微软以10美元的树莓派制作了人工智能

当你远离一个基站，需要弄清楚蓝鸟是Sialia sialis还是Sialia墨西哥的时候，没有云服务器会帮你。这就是为什么企业将人工智能推向便携设备的原因，而微软则将深度学习算法应用到树莓派上，将其推向了一个新的极端。他们的目标是让人工智能进入“愚蠢”的设备，如洒水器、医疗植入物和土壤传感器，使它们更有用，即使没有超级计算机或互联网连接。

这个想法来自于微软在雷德蒙德和印度班加罗尔的实验室团队。Ofer Dekel在雷德蒙德实验室管理着一个人工智能优化小组，他正在试图找到一种方法来阻止松鼠从他的鸟类喂食器中吃花球和种子。就像一个人所做的那样，他训练了一个计算机视觉系统来识别松鼠，并将代码安装在35美元的树莓派3上。现在，每当啮齿动物出现时，它就会触发自动喷水系统，把它们赶走。

Dekel在微软的博客中说:“每一个拥有树莓派的爱好者都应该能够做到这一点。”“今天，很少有人能这样做。“问题在于，在松鼠传感器上安装高性能芯片或连接云计算设备太昂贵和不切实际。然而，在传感器和其他设备上配备10美元的树莓0或如上图所示的胡椒大小的皮质M0芯片是可行的。

为了使其在通常只有几千字节的RAM的系统上工作，团队将神经网络的参数压缩为几位，而不是通常的32位。另一种技术是算法的“火花化”，这是一种减少冗余的方法。通过这样做，他们能够让图像检测系统在树莓派3上运行速度快20倍，而不会造成任何精度的损失。

然而，将其提升到下一个层次并不那么容易。他说:“没有办法采用深度神经网络，让它保持和现在一样精确，消耗1万倍的资源。你不能这么做，”Dekel说。为此，他们需要发明一种针对低功耗设备的新型人工智能技术，这很棘手，因为研究人员还不知道学习工具到底有多深。

微软的研究人员正在为一些有缺陷的人做一些项目，比如可以检测摔倒和发出求救信号的拐杖，以及能解释手语的“智能手套”。为了获得一些新的想法和帮助，他们已经为树莓派爱好者和Github上的其他研究人员提供了一些早期培训工具和算法。研究人员Saleema Amershi说:“把这些强大的机器学习工具给每一个人，是人工智能的民主化。”