《连线》网站撰文叙说谷歌DeepMind最大的人工智能项目在怎样处理Android的电池续航问题。谷歌的Android Pie操作体系选用DeepMind的AI，必赢娱乐意图就是延伸手机的电池续航时刻。那么做真能带来改动吗？
以下是文章主要内容：
2014年1月，谷歌斥资4亿美元收购总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind。当时，外界还不清楚谷歌和它的母公司Alphabet会从这笔生意中得到什么。四年后，专心于为谷歌开发人工智能的DeepMind团队开始带来酬报。
谷歌最新的移动操作体系Android Pie的推出，涉及到DeepMind迄今为止最大的实践国际机器学习体系的推出。它的人工智能有一个雄心壮志的政策。它期望处理现代智能手机最令人沮丧的一个痛点：电池续航才干差。
从2017年春季开始——早在Android Pie（之前代号称谓为“P”）的开发者预览版发布之前，DeepMind的伦敦团队就开始与谷歌的同伴翻开协作。协作的作用是，他们在操作体系中引入了两个AI体系。它们分别是自适应电池(Adaptive Battery)体系和自适应亮度（Adaptive Brightness）体系，前者旨在阻遏运用程序在后台耗费电池电量，必赢娱乐后者则意在根据手机地点的环境主动调整屏幕亮度。
Android工程师本·默多克（Ben Murdoch）标明，来自Android Pie开发者版、beta查验版和通用版其他第一批数据闪现，该体系能够收效。他标明，作业于Android设备后台的运用程序唤醒中央处理器(CPU)的频率会下降30%，经过Wi-Fi和移动信号传输的数据量在一些情况下会削减20%。这两种方法都能够减轻电池的耗费。
“咱们现已看到咱们所说的方差出现削减。”默多克补偿道，“大多数用户都常常觉得自己的手机电池耗费速度比预期的或许正常时分要快得多。咱们称这些不行猜测的作业为‘电池的坏日子’。咱们是在分配那些电池的坏日子。”
前期阶段
尽管Android Pie现已戳穿推出，但这些体系仍处于相对前期的阶段。该操作体系的戳穿版别已于8月6日开始供应下载，但仍只在少量的手机上可用。现在全球有跨越20亿台设备作业各种Android体系版别，但大多数都是在旧款操作体系上作业。(谷歌在Pie推出之前发布的最新数据闪现，只需14%的设备在运用Oreo体系。)
那么，该潜在的电池节约技能反面的人工智能是怎样运作的呢？“这个模型是一个深度的卷积神经网络。”在DeepMind为谷歌开发产品的克里斯·甘布尔（Chris Gamble）说道。卷积神经网络广泛运用于机器学习范畴，现已在从主动驾驶轿车到图像识别技能的各个范畴进行了查验。
DeepMind的人工智能会剖析Android设备用户怎样运用他们的运用程序。甘布尔说，“它有两层，运用运用程序翻开的时刻戳来猜测该运用程序下一次翻开的时刻。”该机器学习模型会学习运用程序的运用方法——去掉运用程序称谓和详细信息，以避免它们遭到任何不公正的对待——进而猜测哪些运用程序常常被运用。然后，必赢娱乐得出每个运用程序分被翻开的可能性数据。“假定两个运用程序被运用的方法相同，那么它们可能就会得到相同的猜测，由于它们会有相同的输入数据。”甘布尔指出，“但事实上，它们可能是两个彻底不同的运用程序。”
该人工智能技能将每个运用程序归入四组中的一组，由此来节约电池寿数。每组都被赋予不同的捆绑，因而能够避免特定手机行为的发作。默多克说，这四个组包含：生动运用组（正在运用的运用或许接下来很可能会被运用的运用），行将运用的运用组（可能不久后会被运用的运用），常常运用的运用组，以及鲜少运用的运用组。
那些被放在行将运用组其他运用程序能够不受捆绑地作业，而那些被放在低优先级的运用程序会遭到不同的捆绑。“当运用程序开始发现自己处于行将运用、常常运用或许鲜少运用的组别时，捆绑就会添加。”默多克说道，“对那些运用的捆绑包含：设备必需求充电，或许设备必需求联接网络。”其他的捆绑还包含间断运用程序设置闹钟唤醒手机的功用。运用程序还能够被捆绑对经过云端接收到的消息进行照顾，鲜少运用的组别中的那些运用程序的后台活动和网络活动会彻底受限。
这可能会对用户领会构成影响。当Android Pie的用户翻开自适应电池体系时，体系会宣告正告：“告诉提示可能会推迟”。因而，假定你在手机端不是常常运用Facebook的话，你可能会推迟收到来自该运用的推送告诉。运用程序每小时都会被扫描一次，由此来猜测它们的运用情况，人工智能的处理作业全部在各台设备上完毕。
手机上运用AI极点杂乱
此前，DeepMind将其人工智能技能面向了谷歌的数据中心。它的机器学习直接操控着充满着服务器和互联网基础设施的巨型修建的冷却进程，这些公司声称这种安顿节约了动力。不过，进入手机则是另一回事。
“在移动设备上运用机器学习技能是极点杂乱的。”甘布尔称。必赢娱乐尽管手机比以往任何时分都愈加健壮，但它的核算才干仍远远不及体积更大的体系，后者能够依托更多的资源来处理数据。“咱们断定的一件事是，该模型的第一次迭代是十分核算密集型的。”甘布尔补偿说。这关于非高端手机特别重要。自适应电池和自适应亮度体系最初是在谷歌的Pixel智能手机上查验的，但后来跟着它走出了原型阶段，它被扩展到其他的手机上。
跟着该机器学习模型在实践国际的运用越来越广泛，为了及时处理该模型的任何问题，Android和DeepMind现已能够做到让该人工智能在2019年Android Q问世之前就可取得晋级。默多克说，“这些模型都是在他们自己的Android APK上构建和安顿的，咱们能够根据需求活络地经过Play Store运用商铺进行更新。”任何时分只需感觉现已进行了满足的改善，谷歌就能够给机器学习推送更新。“跟着时刻的推移，咱们计划做的要事之一是，监控这些模型在该范畴的表现，并根据需求对它们进行调整。”
现在，还不行能彻底说清楚机器学习技能的作用怎样，必赢娱乐也不知道手机的电池续航时刻是否会有显着的改善。假定该人工智能出了问题，人们天然就会抱怨。默多克标明，“志趣情况下，用户没有发现问题，就是咱们最大的成功。”
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