Procesoarele neuronale și inteligența artificială: ce înseamnă și la ce sunt bune

Trăim vremurile introducerii unei noi tehnologii în telefoanele mobile, după mulți ani în care doar au fost îmbunătățite cele deja clasice. Mă refer la introducerea procesoarelor neuronale, așa numitele procesoare de inteligență artificială, care ar putea îmbunătăți și schimba multe lucruri.

Momentan două telefoane cunoscute din piață dispun de așa ceva: Apple iPhone 8/X, unde chipsetul A11 Bionic include și așa ceva, și Huawei Mate 10 Pro, al cărui chipset Kirin 970 folosește, de asemenea, astfel de tehnologii. La anul vom vedea mai multe, Qualcomm anunțând deja că viitorul Snapdragon 845 va include și procesare neuronală. În 2 sau 3 ani, tehnologia va fi deja integrată și în chipseturi pentru gamele medii.

În primul rând, însă, probabil că vă întrebați ce reprezintă acești doi termeni, inteligență artificială și procesare neuronală. Iată o explicație:

Inteligență Artificială – nu se referă la ceea ce vedem în filme, adică un computer deștept care ia singur decizii și face ce vrea, de capul lui, precum Skynet sau cylonii sau roboții lui Asimov. Mai degrabă este un termen ce descrie procesoare performante la acele operațiuni pe care până acum doar oamenii le făceau foarte rapid, iar procesoarele clasice foarte lent.

Un exemplu perfect este recunoașterea de imagini. Un om trebuie doar să arunce o privire la cele trei imagini de mai jos și-și dă seama că ele arată un tigru. Un procesor s-ar chinui multă vreme cu asta. Noi ne dăm seama imediat dacă o persoană dintr-o fotografie pare tristă, bucuroasă sau pare că vrea să te omoare, pe când computerele nu pot face asta.

Alte exemple bune includ recunoașterea cuvintelor rostite, inclusiv dacă cineva e nervos sau plictisit din felul în care se exprimă, ceea ce pentru un procesor este… science-fiction. Problema vine din faptul că noi intuim astfel de lucruri natural, pe când procesoarele lucrează matematic și unele lucruri sunt dificil de exprimat în funcții și variabile și autocorelații.

Procesare neuronală – aici e vorba despre arhitectura internă a unor procesoare. Cele neuronale, numite și neural processing units (NPU), sunt organizate precum neuronii din creier, adică un fel de rețea formată din multe unități mici, interconectate între ele.

Nu-i un concept nou. În 2001, profesorul meu de programare tocmai participase la ceva proiect de cercetare privind așa ceva, parcă la o universitate din Elveția. Este un domeniu complicat.

De ce ai construi procesoare NPU? Pentru că sunt foarte performante pentru îndeplinit anumite sarcini din categoria “inteligență artificială” în sensul de mai sus, cum ar fi recunoașterea imaginilor. Aceste procesoare trebuie gândite ca unele specializate, iar de-a lungul timpului s-au creat multe. Cele din plăcile video sunt optimizate pentru randare video, cele din playerele blu-ray pe decodare de rezoluție mare, cele din routere pe gestionarea pachetelor de date șamd. NPU-urile sunt un alt tip de procesoare specializate, doar că sunt specializate pe niște domenii mișto, care ne vin în ajutor acum.

La iPhone nu mă pricep, dar un Huawei Mate 10 Pro am chiar acum în mână, primul telefon cu NPU pe care-l butonez.

Citiți și: Review Huawei Mate 10 Pro și Comparație foto Mate 10 Pro cu S8+.

Aș vrea întâi să remarcăm o chestiune: chipsetul Kirin 970, care include mai multe tipuri de procesoare (printre care și acel NPU) și memorie, este foarte performant. Iată o comparație:

Sigur, o astfel de comparație nu este foarte precisă pentru că procesoarele sunt introduse în telefoane diferite cu sisteme de operare de versiuni diferite (Huawei-ul rulează din naștere Android 8), dar putem spune că HiSilicon, un producător chinez deținut integral de Huawei, face chipseturi foarte bune.

NPU-ul din Kirin 970 este utilizat în principal pentru recunoaștere de imagini în acest moment. Este optimizat pentru astfel de operațiuni (o cifra dată la lansare vorbea de 2000 de imagini/minut, în timp ce procesorul clasic ar procesa 100 de imagini/minut) și utilizat în primul rând pentru a recunoaște tipul de scenă spre care îndrepți telefonul, urmând să adapteze imediat culorile și focalizarea pentru a surprinde fotografia perfectă.

Asta nu pare mult, dar este, mai ales în contextul noilor funcții de portret cu izolarea fundalului șamd. Este nevoie de tehnologii ce recunosc rapid și corect toate elementele din planul apropiat (de exemplu toate crengile unui copac) față de cele din planul apropiat. Și mai știți când vă arătam ce algoritmi buni are Google Photos pentru recunoașterea imaginilor? În curând telefoanele vor putea realiza asta singure. Combinați asta cu un search universal și totul va funcționa și mai bine.

Apropo, dacă vreți să vedeți procesarea neuronală la lucru inclusiv pe schițe simple, desenate de voi, jucati-vă cu QuickDraw de la Google. Acolo puteți vedea exemple perfecte de schițe pe care oamenii le înțeleg imediat, dar procesoarele clasice nu.

Culmea este că am primit un comunicat de la Huawei în care se precizează și alte funcții unde procesorul NPU ajută. Nu zic că nu-i cred, că nu se scriu la mișto astfel de comunicate, ci doar că este ca și cum ai folosi un ciocan pentru a omorî o muscă:

Creșterea autonomiei – NPU-ul învață comportamentul tău de utilizare a telefonului și atunci știe mai bine ce programe să oprească și să scoată din memorie.

De ce zic că nu contează? Pentru că procesul acesta de învățare a comportamentului este lung și cu modificări lente între stări, nu necesită un procesor rapid, ci doar “putere de observație”.

Vă dau eu o explicație mai bună pentru creșterea autonomiei: dacă un proces se desfășoară mult mai rapid pentru că folosește un procesor specializat, consumul energetic total este mai mic.

Creșterea performanței – oarecum mână în mână cu primul punct, NPU-ul știe când să elibereze memorie și cât procesor principal să aloce fiecărei aplicații. OK, nu știu cât de semnificativ este impactul acestei funcții care practic poate fi utilă doar când învârți multe aplicații, nu în teste de benchmark.

Îmbunătățirea calității apelurilor – un efect indirect, dar interesant. NPU-ul poate recunoaște mai bine diversele sunete captate de microfonul telefonului, poate izola vocea ta și poate filtra sunetele ambientale.

Tehnic, și tehnologia de anulare activă a zgomotului filtrează sunete ambientale, dar acolo este o filtrare simplă. Un NPU ar putea identifica numărul de voci distincte pe care le capturează microfonul, o poate determina pe a ta pe baza caracteristicilor ei, învățate în timp, și le poate elimina pe celelalte. Asta ar fi deștept.

În ce privește procesarea neuronală de pe iPhone 8 sau X, este folosită pentru recunoașterea facială din FaceID, fiind capabilă să interpreteze rapid rețeaua de puncte proiectate pe chipul cuiva pentru a-l mapa 3D, pentru animarea acelor Animoji (o altă consecință a recunoașterii rapide a feței) și pentru machine learning, un alt termen generic, ca și inteligență artificială, în care computerul își dă seama singur că două obiecte sau acțiuni sunt asemănătoare.

În particular pe iPhone, machine learning cred că este utilizat tot la FaceID pentru a recunoaște față cuiva chiar dacă îi crește barbă sau poartă ochelari.

Ce-o face Snapdragon 845 cu procesorul său neuronal vedem la anul.

Huawei Mate 10 poate fi găsit la Orange, de unde am primit și telefonul pentru testare în cadrul programului Orange Smartphone Tester.