什么是人工智能推理？

AI推理是训练好的人工智能模型在实时生成原创输出时应用其理解的过程。

在推理操作中，模型利用其训练知识进行响应。更重要的是，它还会推理以产生新的内容和解决方案。通过AI推理，训练好的AI模型评估实时数据以进行预测或解决任务。这个关键阶段决定了AI模型在实际应用中的有效性，涵盖了从常见的AI任务（如使用自然语言处理（NLP）的语音识别）到图像生成和物体识别（使用机器视觉）的广泛应用。

AI推理与机器学习的区别

机器学习（ML）构建从数据中获取知识的系统。与AI一样，ML过程有多个阶段。通常，两个主要操作是训练和推理。在ML推理中，ML模型中的基础算法试图识别模式并进行预测。

AI同样有训练和推理阶段。虽然ML推理基于对大数据集的模式识别进行预测，但AI推理则利用其训练模型处理先前未见的数据并生成全新的输出。

AI推理与AI训练

在AI中，基本上有两个核心操作：训练和推理。每个操作都有其目的和要求。

AI推理如何工作？

AI推理遵循几个步骤，使训练好的AI模型能够处理新数据并生成输出：

• 模型准备。AI模型在大数据集上进行训练。模型将训练数据中的关系和模式编码到其权重或参数中。
• 模型部署。训练好的AI模型被部署在一个环境中——云服务器、边缘设备或应用程序——在此环境中处理新数据。
• 硬件选择。模型在适当的硬件上部署。虽然CPU处理推理任务，但GPU因其并行处理能力而受到青睐，从而加速AI推理操作。
• 框架选择。机器学习框架，如开源的TensorFlow或PyTorch技术，提供优化推理过程的工具和库。
• 推理启动。用户或系统向训练好的模型发送查询或新数据进行处理。模型接收新的实时数据作为输入。
• 权重应用。模型将其存储的权重应用于输入数据，这些权重代表了训练过程中学习到的知识。这个阶段有时被称为前向传播，当模型将其学习到的参数应用于新数据或提示时。
• 计算。模型根据其架构和学习到的权重进行计算。对于神经网络，这涉及矩阵乘法和激活函数。
• 输出生成。根据其计算，模型生成输出——分类、预测或生成内容，具体取决于模型的目的。
• 后处理。后处理精炼原始输出，使其更具可解释性或可操作性。此步骤涉及将概率转换为类别标签、格式化文本，甚至使用保护措施以确保生成的信息不违反隐私或安全政策。
• 结果交付。最终输出被交付给请求推理的用户或系统。这可以在应用程序中显示、存储在数据库中或用于触发进一步的操作。

为什么AI推理重要？

AI推理是将数学模型转化为提供洞察、增强决策、改善客户体验和自动化常规任务的实际工具的机制。推理是AI操作的关键方面，原因包括：

• 实际应用。推理是AI模型的“真相时刻”，训练好的模型在实时数据上发挥作用。
• 商业价值。快速和准确的推理使企业能够及时做出决策、自动化流程并为客户提供AI驱动的服务，直接将AI能力转化为商业价值。
• 操作。AI模型通常处于推理模式，使推理成为优化生产环境中AI系统的主要焦点。
• 成本。虽然训练是一项一次性投资，但推理成本会随着时间的推移而累积。对于大规模部署AI的企业——例如每天进行数百万次聊天机器人交互——推理效率直接影响运营开支。
• 环境影响。推理驱动AI模型的碳足迹。提高推理效率可以减少AI技术的环境影响。
• 用户体验。更快的推理使应用程序更具响应性，提高用户满意度。
• 软件优化。推理挑战推动模型压缩技术、中间件改进和运行时优化的创新，增强性能。

AI推理的类型

最常见的AI推理类型包括：

• 批量推理。批量推理离线处理大量数据，通常在不需要实时结果时进行。例如，一家零售公司分析客户购买数据，生成个性化产品推荐。
• 实时推理。数据在到达时进行处理，提供即时结果。例如，聊天机器人实时响应用户查询，使用NLP模型理解和生成适当的回应。
• 边缘推理。边缘推理发生在本地设备上——靠近生成数据的位置——减少延迟并增强隐私。例如，智能家居安防摄像头使用设备内AI检测并警告房主潜在入侵者，而无需将视频数据发送到云端。
• 概率推理。概率推理，也称为统计推理，估计概率和不确定性，通常用于决策系统。例如，天气预报系统根据各种气象条件预测降雨的可能性。
• 预测推理。预测推理使用历史数据预测未来事件或结果。例如，金融模型根据过去的市场趋势和当前经济指标预测股价。
• 基于规则的推理。基于规则的推理应用预定义的逻辑规则来做出决策或得出结论。例如，训练好的AI系统根据专家机械师知识推导的if-then规则诊断汽车问题。
• 机器视觉推理。这种推理类型解释和分析来自图像或视频的视觉数据。例如，自主车辆使用物体检测模型实时识别行人、交通标志和其他车辆。
• NLP推理。NLP推理涉及理解和生成自然语言。例如，语言翻译应用程序即时将一种语言的口语翻译成另一种语言。

AI推理的好处

AI推理在多个领域提供了优势，包括：

• 实时决策。能够即时响应复杂查询。
• 个性化用户体验。提供即时的内容和服务定制。
• AI可及性。通过云和终端设备使AI能力可用。
• 增强用户界面。通过实时处理采用自然和直观的界面。
• 提高运营效率。实时自动化和优化复杂流程。

AI推理的问题

虽然AI推理在各个领域提供了许多好处，但其应用也引发了需要关注的问题。主要问题包括：

• 成本。推理资源密集，尤其对于大型模型，导致运营成本上升。
• 环境影响。推理过程消耗能源，增加碳排放。
• 延迟。实时应用需要低延迟推理，这很难实现。
• 数据隐私问题。实时处理敏感数据突显隐私问题。
• 模型可解释性。复杂的深度学习模型通常难以解释，导致难以理解AI推理决策。

最后更新于2024年9月