人工智能可以是各種各樣的事情：用計算機做智能的事情，或者用計算機按照人類做事的方式做智能的事情。二者區別很明顯。與我們的大腦相比，計算機的工作方式獨特：我們的思維在意識上是串行的，但是實際上是并行的。計算機實際上也是串行的，但是我們可以有不同的處理器，現在也有并行的硬件體系結構。考慮到所有這些因素，盡管我們通常采用這種方式，但很難在并行中并行執行。

作為確認我們理解力的一種機制，模仿人類方法一直是AI的長期努力。如果我們可以從計算機仿真中獲得類似的結果，則可以建議我們對正在發生的事情有一個強大的模型。顯然，這種聯系方式是受挫于對某些認知制品的挫敗感而啟發的，表明某些先前的標志性模型是近似的，而不是精確的描繪。

當前，信息安全性、通信帶寬和處理延遲方面的問題正在將AI從云驅動到邊緣。盡管如此，從根本上通過可用于訓練和運行大型神經網絡的GPU，其可用性在云計算方面取得重大進展的類似AI創新并不適合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預算下工作，例如，內存、功能和計算能力。

訓練復雜的深度神經網絡（DNN）已經是一個復雜的過程，并且為邊緣目標做準備可能會帶來無限地麻煩。鑒于對AI進行邊緣訓練的常規方法受到限制，因為它們取決于這樣的想法，即推理的處理在訓練期間是靜態表征的。這些靜態方法結合了訓練后的量化和精簡功能，它們沒有考慮深度網絡在運行時可能需要進行多變的工作。

與上面的靜態方法相比，自適應AI是對AI進行培訓以及解決當前和將來的計算需求的方式的重要舉措。

它之所以能夠很快超越傳統機器學習（ML）模型的原因，是因為它具有鼓勵組織在減少時間、精力和資產的同時實現更好的結果的能力。

穩定、高效、敏捷

自適應AI的三個基本原則是穩定、效率和敏捷性。穩定性是實現高算法精度的能力；效率是指實現低資源使用率（例如計算機、內存和電源）的能力；敏捷性管理是根據當前需求調整操作條件的能力。自適應AI的這三個原則共同規劃了針對邊緣設備的超級AI推理的關鍵度量。

數據通知的預測

自適應學習技術利用單個流水線。使用此策略，可以使用不斷進階的學習方法，該方法可以使框架保持更新并鼓勵其實現高性能水平。自適應學習過程將篩選并學習對信息和產量值及其相關質量進行的新更改。此外，得益于可能實時改變市場行為的場合，因此，始終保持其準確性。自適應AI確認來自操作環境的輸入

并對其進行跟蹤以進行數據通知的預測。

可持續系統

自適應學習在大規模構建ML模型時解決了這些問題。由于該模型是通過流方法學準備的，因此對于噪聲處理非常重要的空間非常貧乏的數據集，它的熟練程度很高。該管道旨在處理巨大數據集中的數十億個特征，而每個記錄可以具有許多特征，從而導致數據記錄稀疏。

該系統只需要一個管道，而不是將傳統的ML管道分為兩部分的管道。這提供了快速的解決方案，用于驗證想法并在生產中進行簡單部署。自適應學習框架的基礎展示可與批處理模型系統媲美，但通過發揮作用并從系統獲得的反饋中獲益，它們的表現要優于其，這無疑使其在長期內更加強大和可持續。

前景

自適應AI將被廣泛用于應對不斷變化的AI計算需求。在運行時，可以根據所需的算法性能和可用的計算資源來解決運營效率。可以有效改變其計算需求的Edge AI框架是降低計算和內存資源需求的最佳方法。

自適應AI的質量使其在CSP的動態軟件環境中具有堅實的基礎，在CSP的動態軟件環境中，每次框架大修時輸入/輸出都會變化。 它可以在網絡運營、市場營銷、客戶服務、物聯網、安全性的數字化轉型中發揮關鍵作用，并幫助發展客戶體驗。