Lần đầu tiên AI được nêu tên là vào năm 1956 bởi John McCarthy, AI liên quan đến các máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ đặc trưng của trí thông minh của con người. Trong khi điều này là khá chung chung, nó bao gồm những thứ như lập kế hoạch, hiểu ngôn ngữ, nhận ra các đối tượng hình ảnh và âm thanh, học tập và giải quyết vấn đề.Chúng ta có thể đặt AI trong 2 loại, rộng (chung) và hẹp (hạn chế). AI chung sẽ có tất cả các đặc điểm của trí thông minh của con người, bao gồm cả các khả năng được đề cập ở trên. AI thu hẹp thể hiện một số khía cạnh của trí thông minh của con người, và có thể làm được điều đó một cách rất tốt, nhưng lại thiếu trong các lĩnh vực khác.Học máy: Tại cốt lõi, học máy chỉ đơn giản là một cách để đạt được AI.Arthur Samuel đặt ra cụm từ không quá lâu sau AI, vào năm 1959, xác định nó là “khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng.” Bạn thấy đấy, trước đây bạn có thể có AI mà không cần học máy, nhưng điều này đòi hỏi phải xây dựng hàng triệu dòng mã với các quy tắc phức tạp và cây quyết định.Học tập sâu được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não, cụ thể là sự kết nối của nhiều tế bào thần kinh. Mạng nơron nhân tạo (ANNs) là các thuật toán bắt chước cấu trúc sinh học của não.AI và IoT được gắn bó chặt chẽ với nhauHãy nghĩ về mối quan hệ giữa AI và IoT giống như mối quan hệ giữa bộ não và cơ thể con người.Cơ thể chúng ta thu thập đầu vào cảm giác như thị giác, âm thanh và xúc giác. Bộ não của chúng ta lấy dữ liệu đó và làm cho nó thành có ý nghĩa, biến ánh sáng thành các vật thể dễ nhận biết và biến âm thanh thành lời nói dễ hiểu.Tất cả các cảm biến kết nối tạo nên Mạng Vạn vật - Internet of Things giống như cơ thể chúng ta, chúng cung cấp dữ liệu thô sơ về những gì đang xảy ra trên thế giới. Trí thông minh nhân tạo giống như bộ não của chúng ta, làm cho dữ liệu đó có ý nghĩa và quyết định những hành động cần thực hiện. Và các thiết bị kết nối của IoT lại giống như cơ thể chúng ta, thực hiện các hành động vật lý hoặc giao tiếp với người khác. IoT làm cho AI tốt hơn.Một xu hướng lớn trong AI là sự chuyển đổi từ điện toán đám mây sang điện toán cạnh. Thay vì các thiết bị AI thực hiện tính toán từ xa thông qua kết nối internet, chúng ngày càng xử lý mọi thứ cục bộ, với các thuật toán hoạt động trực tiếp trên thiết bị. Lợi ích của phương pháp này có thể bao gồm kết quả nhanh hơn, bảo mật cao hơn và linh hoạt hơn.Trí tuệ nhân tạo, và đó là các ứng dụng trong thị giác máy tính và phát hiện đối tượng, đã nhanh chóng phát triển trong những năm gần đây. Nhưng nó vẫn không hiệu quả về mặt tính toán, điều đó có nghĩa là nó cần nguồn lực và năng lượng xử lý đáng kể để hoạt động. Vào năm 2017, Xnor đã bắt đầu làm việc tối ưu hóa để giúp phát hiện đối tượng chạy trơn tru trên Raspberry Pi Zero, và giờ đây họ đã trở lại với một thiết bị chạy bằng năng lượng mặt trời rẻ tiền, có thể xử lý phát hiện đối tượng theo thời gian thực ở rìa.Điện toán Cạnh là một thuật ngữ tương đối mới và đề cập đến việc xử lý các tác vụ xảy ra tại vị trí thực tế nơi chúng cần thiết. Nó mới bởi vì mọi thứ đều ở rìa cho đến khi phổ biến băng thông giá rẻ và điện toán đám mây. Loại điện toán đám mây giảm tải này rất hữu ích vì nó cho phép bạn thực hiện các tác vụ cần nhiều tài nguyên mà không cần nhiều sức mạnh xử lý trong các thiết bị cục bộ, như đối với IoT. Nhưng, nó cũng giới thiệu độ trễ đáng kể và quan trọng hơn là trong thế giới ngày nay, mối quan tâm về quyền riêng tư.Nhiệm vụ của Xnor là đảm nhận các công việc trí tuệ nhân tạo truyền thống sử dụng nhiều tài nguyên và làm cho chúng đủ hiệu quả để hoạt động mà không giảm tải xử lý lên đám mây. Làm điều đó trên Raspberry Pi Zero 5 đô la là một khởi đầu tuyệt vời, nhưng phần cứng AI mới của họ thậm chí còn ấn tượng hơn. Nó nằm gọn trong lòng bàn tay của bạn và có thể thực hiện phát hiện đối tượng trong một phần của giây chỉ bằng một pin mặt trời nhỏ.