文獻來源:Melnyk, V., Van Osselaer, S. M. J., & Bijmolt, T. H. A. (2009). Are women more loyal customers than men? Gender differences in loyalty to firms and individual service providers. Journal of Marketing, 73(4), 82-96.
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
吉里對運動界最有趣的貢獻,是 550 頁的大部頭書《男性、女性:人類性別差異的演化》(Male, Female: The Evolution of Human Sex Differences),雖然他在我出現在他辦公室門口之前,可能還沒有這麼認為。這本書是把針對人類性別差異做過的所有研究納入性擇架構的第一本著述。
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查爾斯.達爾文(Charles Darwin)首先闡明了「性擇」的原則,不過比起他的另一個獨創概念「天擇」,性擇得到的主流大幅報導少了許多。天擇指的是人類 DNA 當中,應自然環境而留存或拔除的改變;而性擇是指由於競爭擇偶,而廣傳或消亡的那些 DNA 的改變。性擇是人類大部分性別差異的源頭,對理解人類運動能力至為重要。
在兩性的身體差異當中,男性通常比較重、比較高,手臂和腿相對於身高來說比較長,心臟和肺也比較大。男性慣用左手的機率是女性的兩倍──這在一些運動項目上是優點。〔3〕男性脂肪較少,骨密度較高,攜氧紅血球較多,骨骼較重而能支撐更多肌肉,而且臀部較窄,因此跑步更有效率,跑跳時受傷的機會減少──譬如前十字韌帶撕裂傷,就很常發生在女運動員身上。凱斯西儲大學(Case Western Reserve University)人類學兼解剖學教授布魯斯.拉提摩(Bruce Latimer)說:「女性骨盆較寬,與膝蓋的角度就比較大,所以會浪費很多力氣去壓縮髖關節,這對前進沒有幫助。……骨盆越寬,浪費的力氣越多。」
至於第二個含意,即我們的祖先會爭奪多位配偶,從遺傳學證據來看是不容置疑的。由於父親的 Y 染色體 DNA 只會傳遞給兒子,只有母親會傳遞「粒線體 DNA」,所以我們可以分頭上溯母系和父系的祖先。世界各地的研究結果都很清楚:不論科學家朝哪裡看,我們的男性祖先都少於女性祖先。要孕育出目前的世界人口數,需要的亞當比夏娃少了許多。(在某些情況下居然明顯如此:有 1,600 萬個亞洲男性〔即世上男性人口的 0.5%〕有一部分的 Y 染色體幾乎相同,遺傳學家認為這可能來自以后妃上百人著稱的成吉思汗。)
西北大學費恩柏格醫學院(Feinberg School of Medicine)臨床醫學人文與生物倫理教授、運動性別檢測史權威愛麗絲.德雷格(Alice Dreger)告訴我:「在運動方面把女性區隔開來,是因為許多項目中最優秀的女子選手,無法跟最優秀的男子選手競爭。大家都心知肚明,但沒有人願意說出來。基於我認為的各種好理由,女性的身體構造就像某類殘疾人士。」
研究運動員和睪固酮的生理學家克里斯提安.庫克(Christian J. Cook)說:「有個正在浮現的模式是,頂尖級的瞬間爆發力型菁英女運動員,睪固酮濃度往往和男性比較相近……那些女性往往很有本事藉由訓練增添爆發力。」庫克在 2013 年所做的小型研究發現,睪固酮濃度較高的女運動員,會比睪固酮濃度較低的夥伴選擇更劇烈的肌力訓練。
我跟哈珀初次進行訪談,是為了 2012 年《運動畫刊》的文章〈跨性別運動員〉,這篇報導是我和帕布羅.托雷(Pablo S. Torre)一起寫的。我和帕布羅還採訪了凱.阿倫斯(Kye Allums),他曾是喬治華盛頓大學女子籃球隊員,也是史上第一位公開跨性別的 NCAA 一級男籃球隊選手。為了變成男性之身,阿倫斯最近開始注射睪固酮。他說他的手腳和頭部已經有所增長,聲音越來越低沉,開始長出少量鬍子,而且能夠跑得更快。醫學研究已經在病患身上發現,睪固酮的施打劑量,與增加的肌肉量和肌力之間有相依關係。
Simner, J., Mulvenna, C., Sagiv, N., Tsakanikos, E., Witherby, S. A., Fraser, C., Scott, K., & Ward, J. (2006). Synaesthesia: The prevalence of atypical cross-modal experiences. Perception, 35(8), 1024–1033. https://doi.org/10.1068/p5469
Bankieris, K., & Simner, J. (2015). What is the link between synaesthesia and sound symbolism? Cognition, 136, 186–195. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2014.11.013
Freeman, E. D. (2020). Hearing what you see: Distinct excitatory and disinhibitory mechanisms contribute to visually-evoked auditory sensations. Cortex, 131, 66–78. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2020.06.014
BBC. (2014, September 17). Science & Nature – Horizon. BBC.
Eagleman, D. (2023, September 6). Wednesday is Indigo Blue. David Eagleman. https://eagleman.com/books/wednesday-is-indigo-blue/
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Ćwiek, A., Fuchs, S., Draxler, C., Asu, E. L., Dediu, D., Hiovain, K., Kawahara, S., Koutalidis, S., Krifka, M., Lippus, P., Lupyan, G., Oh, G. E., Paul, J., Petrone, C., Ridouane, R., Reiter, S., Schümchen, N., Szalontai, Á., Ünal-Logacev, Ö., Winter, B. (2021). The bouba/kiki effect is robust across cultures and writing systems. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 377(1841). https://doi.org/10.1098/rstb.2020.0390
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Jones, R. (2021)。跨感官心理學:解鎖行為背後的知覺密碼,改變他人、提升表現的生活處方箋 (陳松筠譯)。商周出版。
文獻來源:Melnyk, V., Van Osselaer, S. M. J., & Bijmolt, T. H. A. (2009). Are women more loyal customers than men? Gender differences in loyalty to firms and individual service providers. Journal of Marketing, 73(4), 82-96.