Robert Smith 是這方面的專家 — 他身兼多職, 是一位流行病學家/癌症檢驗專家。 他曾經針對乳房攝影爭議 表達支持早檢測、 每年檢測。 另一方面, 在 2010 年的爭議當中, 他 抗議 FDA 的管理階層不顧數十位專家警告, 執意要讓具有過量放射風險的奇異公司 CT colonoscopy 儀器過關上市。
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後來, 在 FDA 負責審核這類檢測儀器的幾位專家懷疑自己辦公室的電腦被 FDA 監視側錄, 於是透過美國的 資訊自由法 (FOIA) 要求政府交出相關資料。 果然發現: FDA 確實長期監視側錄他們電腦螢幕上的一舉一動, 包含專家們向國會議員檢舉上述事件的 e-mail 竟也被側錄。 今年一月, 包含 Robert Smith 在內的多位專家 對 FDA 提出告訴。
FDA 固然在員工電腦的登錄畫面都已經事先警告: 「使用本電腦沒有隱私」, 但是 人權團體認為這還是太超過了。 「這些學者相信他們的作為是為了公共利益。 這類理應受到保護的吹哨揭弊通信竟受到監聽, 教人感到不安。」 根據控方的說法, 負責審核上述這類儀器的六位 FDA 專家當中, 後來有兩位被解僱、 兩位的合約未獲得續約、 兩位在升遷方面遭到阻撓。
其中一位專家最近在網路上搜尋時, 意外發現更多側錄記錄檔案。 原來是 FDA 的外包廠商不小心把這些側錄記錄放到網路上。 上週六的紐約時報報導此事, 指出 FDA 側錄的規模遠遠超過先前訴訟案當中 FOIA 所揭露的範圍; 其情境也跟一般國安機關為了維護國家安全所做的側錄監視大相逕庭。 隨後, 網路上的完整側錄檔案迅速被撤下。
FDA 辯稱: 「我們只追蹤五位員工的 e-mails; 並沒有特別針對他們通訊的對象。 因為他們可能洩漏儀器設計等商業機密。」 不過這跟事實有很大的出入。 短暫上網的資料顯示: FDA 將通訊內容分為六十六個資料夾, 像是關切專家揭弊的每一位國會職員甚至都被 FDA 逐一列為聚焦關察的對象, 各有各的 「專屬檔案」。 此外, FDA 所關心的被監聽者通訊對象並不是奇異公司的同業競爭對手或是設計工程師, 反而主要是國會議員、 歐巴馬、 與媒體 — 例如打算拍記錄片報導爭議的公共電視。 事實上在 FDA 的備忘錄裡面還指稱這些國會議員及協助五位專家的人士可能會 「(為儀器) 製造負面的形象」。
當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。
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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。
當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray
第一個不好是物理限制:「延遲」。 即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。
第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。 如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。 所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!
邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌
知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!
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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。
以研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。
這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技
此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。
當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray
模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡
建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。
這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。
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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。
知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」
想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。
但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。
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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵
像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?
三、可靠性 SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。
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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技
美國喬治城大學法律中心(Georgetown University Law Center)的 Paul Ohm 教授曾說,手機的位置,不該被視為匿名數據。試想一個人幾乎每天在住家與公司之間往返,從手機蒐集到的地理資訊,還真能推測出其身份。[13]所以,參與雪梨同志遊行的群眾,是否有個人隱私外洩的疑慮?主辦單位的發言人表示,他們單純偵測範圍內的手機數量,不包含任何個人化特徵。另外,監視攝影機不具人臉辨識功能,影像也不留紀錄,只儲存數據,因此大家不用擔心。[2]
To be accepted as equal and recognised for who they are and who they love.
I’ve been proudly marching in Mardi Gras since the 80s. This year I’m honoured to be the first Prime Minister to join the march. pic.twitter.com/npDOyQJVzi