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
二○一三年,「去滅絕」觀念在集結分子生物學者、環保主義者與記者的 TED x 去滅絕研討會上廣受接納,與會者討論了讓長毛象、袋狼(Tasmanian tiger)等物種起死回生的可能性。布蘭特在會上發表了一場引人深思的演說,論及生物多樣性的喪失,以及利用丘奇的科技再次賦予滅絕動物生命的機會。他藉著研討會與 TED 平臺推出「基因重現及復原計畫」(Revive and Restore),旨在調查生物滅絕的原因、保存生物學與遺傳上的多樣性,並且應用生物科技修復我們的生態系統。
布蘭特的 TED 演講大受好評,同時卻也令許多人又驚又怒,一些科學家、環保主義者聽到布蘭特想讓滅絕已久的生物死而復生,不禁感到十分驚恐。這可不僅是複製現存的動物那麼簡單——也不是在複製曾經生存在地球上的動物——而是模糊了現存與滅絕動物之間原本分明的壁壘。況且,丘奇也表明自己不僅對長毛象與鴿子感興趣,還想拿尼安德塔人(Neanderthal)的 DNA 來做實驗——他不僅想復活其他動物,甚至想改良人類。
你也許和過去的科學家一樣,認為尼安德塔人是原始的次人類物種,基本上就是粗獷、野蠻版的人類。不過從近期的研究看來,尼安德塔人其實十分聰明,他們不僅建造了有組織的文明,以物種而言也十分成功,存活了二十五萬年。(作為對比,研究者認為最古老的智人〔Homo sapiens〕生存於三十萬年前的地球。)尼安德塔人的身體能有效保溫,因此能在嚴酷的環境生存,而且他們非常強壯——這部分倒是符合人們對他們的刻板印象——卻也擁有良好的精細肌動技能(fine motor skills),能夠做到精細的動作。若製作智人與尼安德塔人(Homo neanderthalensis)的雜交種,或許就能創造較健壯的人類物種,這種新尼安德塔人可能可以面對現代的氣候變遷難題與極端天氣事件,也比較有可能在遷徙至全新環境時存活下來。
目前已經有人定序歐洲與亞洲出土的幾組尼安德塔人化石基因體,接下來科學家便能小片段分析與合成此基因體,在人類幹細胞中拼組出正確的尼安德塔人 DNA 序列,如此一來,理論上就能做出尼安德塔人複製體了。我們來聽聽丘奇的說明吧:
你也許會覺得混合尼安德塔人與智人基因並讓代理孕母生下這樣的融合生物,聽起來完全就是恐怖片或反烏托邦科幻小說的劇情——沒錯,許多虛構作品的確探討了類似的議題,而在大部分故事中,人類試圖改變上帝偉大的計畫時,往往會招致災難。這類作品包括:H.G.威爾斯(H. G. Wells)的《攔截人魔島》(The Island of Dr. Moreau,一八九六)、阿道斯.赫胥黎(Aldous Huxley)的《美麗新世界》(Brave New World,一九三一)、法蘭克.赫伯特(Frank Herbert)的《沙丘》(Dune,一九六五)、娥蘇拉.勒瑰恩(Ursula Le Guin)的《黑暗的左手》(The Left Hand of Darkness,一九六九)、南希.克雷斯(Nancy Kress)的《西班牙乞丐》(Beggars in Spain,一九九一),以及理查.摩根(Richard Morgan)的《碳變》(Altered Carbon,二○○二)。這同時也是《星艦迷航記》(Star Trek)與漫威(Marvel)X戰警(X-Men)系列頻頻討論的議題,後者的反派角色萬磁王(Magneto)甚至打算「讓智人臣服於變種人!」。
桃莉羊成功複製出來時,全球各地無數人召開了緊急會議與記者會,幾乎無人注意到桃莉羊計畫明文道出的宗旨:增進我們對生物發育過程中細胞變化的瞭解。人們迅速做出了極端負面的反應,密蘇里大學聖路易斯分校(University of Missouri in St. Louis)醫學倫理學者隆納.孟松(Ronald Munson)博士對《紐約時報》表示:「精靈已經從神燈裡放出來了。」他接著質問道:下一步會是什麼,難道要用十字架上的一滴血把耶穌基督也複製出來?波士頓大學(Boston University)公共衛生學院公衛法律系主任喬治.安納斯(George Annas)教授也對生物學與遺傳學界表示譴責。「正確的反應該是驚恐才對。」他說道,並聲稱按邏輯推演,下一步想必就是複製人類了。「父母並沒有權利收集孩子的細胞,做出那個孩子的複製品。大眾對於複製人的反對聲浪是對的。」蘇格蘭教會甚至正式頒布教令,要求聯合國通過具約束力的禁令,禁止複製生物行為。該教會引用《舊約》的《耶利米書》(Jeremiah)1:4-5,表明人類不可取代上帝:「耶和華……〔說〕:『我未將你造在腹中,我已曉得你;你未出母胎,我已分別你為聖。』」美國總統比爾.柯林頓特地舉辦一場活動並安排電視轉播,在活動上宣布禁止聯邦政府提供經費給任何複製人類相關的研究計畫。
儘管與眾不同,丘奇仍在家人幫助下活出精采的人生,他深受家人啟發,開始大力支持其他人的想法。到了二○○○年代初期,他門下已有背景各異的學生,發表論文數也多達數百,其中許多篇奠定了現今合成生物學的基礎。二○○四年一篇論文提出平價 DNA 合成方法,並示範了將一條條 DNA 印在微型晶片上的技巧。二○○九年一篇重大的研究論文中,丘奇提出能同時分析數百萬份基因體序列的新科技。那之後,丘奇想到了加速基因建造與拼組過程的方法:他想將生物演化應用在實驗室裡。還記得先前介紹的青蒿素嗎?在研究青蒿素合成方法的過程中,研究團隊費了約二千五百萬美元與約一百五十人一年份的辛勞——而當時的任務僅是稍微調整數十段基因,和合成一整隻生物相比差得太遠了。丘奇認為不必從零編寫一份完美的 DNA 密碼,而是能讓機器從設計草圖開始自動發展出多種變化,之後再挑選出最成功的幾個版本。
但是說到底,丘奇最重大的貢獻可能是在二○一二年發現輕易改變 DNA 序列、修改基因功能的方法,進而奠定 CRISPR 技術的基礎。CRISPR 是基因編輯的科技基石,全稱為「常間回文重複序列叢集」(clustered regularly interspaced short palindromic repeats,CRISPR),這是基因體當中特定一種重複的 DNA 序列,序列無論是正讀或反讀都一樣。廣泛而言,這是一種有廣泛用途的技術,可用以改正基因缺陷,還可用以創造生命力較頑強的植物或消滅病原體。
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丘奇和從前的博士後學生——哈佛博德研究所(Broad Institute)的張鋒(Feng Zhang)——合力在《科學》期刊發表數篇論文,提出了用 CRISPR 技術引導細菌酶 Cas9 精準剪切人類細胞 DNA 的方法。他們以微生物學者伊紐曼.夏彭蒂耶(Emmanuelle Charpentier)與生物化學學者珍妮佛.道納(Jennifer Doudna)早先的發現為基礎;夏彭蒂耶、道納兩人當時分別在瑞典優密歐微生物研究中心(Umeå Centre for Microbial Research)與加州大學柏克萊分校做研究,她們發明了用 CRISPR 關聯蛋白質(CRISPR associated proteins)這種酶有效剪貼 DNA 的方法。她們的 CRISPR 系統在二○一○年代引起了一波淘金狂潮,致使兩人在二○二○年獲得諾貝爾化學獎,成為有史以來第一個贏得諾貝爾科學獎項的全女性團隊。丘奇雖也有貢獻卻未得獎,但他不以為忤,反而對記者表示「我覺得這個選擇非常棒……那是關鍵的新發現」,並接著誇讚夏彭蒂耶與道納優秀的工作成果。
丘奇花了不少心思考慮去滅絕(de-extinction)的執行方法,不過第一個做這種嘗試的人並不是他。全世界第一隻哺乳類複製動物——桃莉羊(Dolly the sheep)——誕生於一九九六年,牠之所以能被複製出來是多虧了一種稱為「核轉置」(nuclear transfer)的技術,而這種技術開啟了讓滅絕生物起死回生的大門。核轉置的主旨在於將一顆完整細胞的細胞核小心翼翼地抽取出來,置入同物種或近親物種的卵子,餘下步驟則近似製作試管嬰兒的方法:雜交卵子置入動物子宮後著床,若一切順利,孕母將會在孕期結束時產下健康的雜交動物。在二○○○年,世上最後一頭庇里牛斯山羊(一種野生的山羊)死了,不過人們用液態氮將那最後一頭山羊的細胞保存下來,後來到了二○○三年,研究者成功用核轉置方法複製出一頭小羊——可惜牠出生後只活了短短幾分鐘。核轉置技術雖能用以複製動物,但也有其限制,只有保有完整且具功能性之基因體的動物才有機會被複製出來——舉例而言,研究者必須要有冷凍保存得異常完好的動物屍體,而北極圈內恰巧有好幾隻保存完好的長毛象屍體。然而即使在屍體存在且保存完好的情況下,讓滅絕物種起死回生的研究也不一定能成功,複製出來的動物也許無法存活。這種動物早已在數千年前絕跡,牠的基因體想必無法適應今日的地球環境。