Google使任何应用程序都能够更轻松地识别对象

智能手机迅速成为人工智能的新前沿。用于在云端运行的算法，通过互联网将结果传输到我们的设备，现在被直接在手机和平板电脑上运行的软件所取代。 Facebook正在这样做，苹果正在做，而Google或许比其他任何人都做得更好。

自硅谷搜索巨头最新发布了名为MobileNets的单机神经网络，MobileNets是一组旨在直接在移动设备上运行的机器视觉神经网络。网络具有各种尺寸以适应所有类型的设备（更大的神经网络用于更强大的处理器），并且可以进行培训以解决多种任务需求。

MobileNets可用于分析人脸，检测常见对象，定位照片，执行细粒度识别任务，如识别不同种类的狗。这些工具极具适应性，可以被用于许多不同的用途，包括增强现实功能，或创建应用程序来帮助残疾人。 Google表示，每个神经网络的性能不同，用于需求不同的任务，但总的来说，其网络可以满足或接近最新或者最先进的标准。

对于消费者来说，这将意味着移动应用程序AI性能大大提升，直接在设备上运行这些AI任务可以为日常用户带来许多好处，包括更快的性能，更大的便利性（用户不必连接到互联网），以及更好的隐私（数据只在本地保存）。

苹果本月早些时候为开发人员发布了一套机器学习API – CoreML，目前Facebook和Google都创建了自己的框架来构建移动设备上的AI应用程序。即使Snapchat这样的软件厂商，都正在努力让手机进行图像识别，并在本周发布了关于该主题的第一篇学术论文。

移动AI的下一步是专门设计的AI移动处理器。谷歌和苹果都放暗示它们正在研发这样的芯片，而ARM已经发布了第一批早期设计样品。