Microchip小百科：嵌入式系統的AI應用

Terry Winograd教授認為實現AI的3個要素：Syntax、Semantics和Inference。

遠自古希臘神話就有人造人的發明，人們對於帶有神秘色彩，且具有人類智慧但又非人的物體，都保持高度興趣，利用似人機器人幫人類服務的情節也一直是科幻小說的熱門題材。

20世紀初，科學家開始對AI進行系統性的研究，至今已超過半世紀的發展史。AI在棋盤遊戲對戰人類的結果，一直是判斷AI進展的標準。在1997年先有IBM深藍戰勝西洋棋王，到2017年AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍，隨著計算機運算能力的快速發展，AI的發展與應用已經快步的進入大眾的生活當中。

近幾年AI相關應用如火如荼的展開，在2017 CES展場上詢問度最高的莫過於AWS提供的AI服務解決方案，尤其在Amazon語音助理成為暢銷產品後，各大廠開始聚焦在AI服務，無論是雲端或是嵌入式AI應用，都對其未來發展寄予厚望。

隨著AI應用的普及，我們開始思考，機器要像人，就需要了解人類是如何理解這個世界。Terry Winograd教授認為要實現AI有3個要素：Syntax、Semantics和Inference。

其中理解與分析這個世界構成的元素就是Syntax，在語言學中表示語法，需要了解單字間順序和語法的關係，以及一語雙關的問題。Syntax在機器視覺中可以理解為真實世界的3D結構分析。而Semantics則在解釋這些元素所代表的意義，又可稱為語意，語言學中的語意，大致可分為語言或字面上單純的意義，又或是考慮語境後之語意。最後Inference則表示資料進行分析後的結果預測。

當時，Terry研究AI碰到一些無法解決的問題，拜科技進步所賜，在Big Data、Computation、Talent和Algorithm全部到位的這個年代，尤其結合深度學習與機器學習的崛起，AI的研究開始突破既有困境蓬勃發展。

視覺和聽覺是人類兩個最重要用來接收外界訊息的方式，目前AI兩大應用也分別聚焦在影像辨識和語音辨識。在雲端語音和影像辨識應用方面，Microchip提供了SAMA5系列MPU，其中SAMA5D2有省電的優勢，適合用於手持式嵌入系統的設備，而SAMA5D4則具備多媒體的硬體加速。Microchip任一系列的MPU產品都可滿足各類型AI產品開發的需求。

針對AI應用的開發，Microchip利用開源平台Yocto Project，已在SAMA5D2 Xplained board整合Google Cloud Platform的Vision API、Speech API和Translate API。

因此，無論在雲端語音與影像辨識、Linux系統整合或device drivers的開發，都能一次到位提供全方位的支援。更多Microchip產品資運及解決方案，歡迎進一步瀏覽「Microchip視頻及資源中心」。(本文由Microchip應用工程師羅欣然提供，DIGITIMES周維棻整理報導)