9月16日消息，谷歌的Android Pie操作系統採用DeepMind的AI，目的就是延長手機的電池續航時間。那麼做真能帶來改變嗎？
以下是文章主要內容：
2014年1月，谷歌斥資4億美元收購總部位於倫敦的人工智能公司DeepMind。當時，外界還不清楚谷歌和它的母公司Alphabet會從這筆交易中得到什麼。四年後，專注於為谷歌開發人工智能的DeepMind團隊開始帶來回報。
谷歌最新的移動操作系統Android Pie的推出，涉及到DeepMind迄今為止最大的現實世界機器學習系統的推出。它的人工智能有一個雄心勃勃的目標。它希望解決現代智能手機最令人沮喪的一個痛點：電池續航能力差。
從2017年春季開始——早在Android Pie（之前代號名稱為“P”）的開發者預覽版發佈之前，DeepMind的倫敦團隊就開始與谷歌的同事展開合作。合作的成果是，他們在操作系統中引入了兩個AI系統。它們分別是自適應電池(Adaptive Battery)系統和自適應亮度（Adaptive Brightness）系統，前者旨在阻止應用程序在後臺消耗電池電量，後者則意在根據手機所處的環境自動調整屏幕亮度。
Android工程師本·默多克（Ben Murdoch）表示，來自Android Pie開發者版、beta測試版和通用版本的第一批數據顯示，該系統能夠奏效。他表示，運行於Android設備後臺的應用程序喚醒中央處理器(CPU)的頻率會降低30%，通過Wi-Fi和移動信號傳輸的數據量在一些情況下會減少20%。這兩種方法都可以減輕電池的消耗。
“我們已經看到我們所說的方差出現減少。”默多克補充道，“大多數用戶都時常覺得自己的手機電池消耗速度比預期的或者正常時候要快得多。我們稱這些不可預測的事件為‘電池的壞日子’。我們是在支配那些電池的壞日子。”
早期階段
儘管Android Pie已經公開推出，但這些系統仍處於相對早期的階段。該操作系統的公開版本已於8月6日開始提供下載，但仍只在少數的手機上可用。目前全球有超過20億臺設備運行各種Android系統版本，但大多數都是在舊款操作系統上運行。(谷歌在Pie推出之前發佈的最新數據顯示，只有14%的設備在使用Oreo系統。)
那麼，該潛在的電池節約技術背後的人工智能是如何運作的呢？“這個模型是一個深度的卷積神經網絡。”在DeepMind為谷歌開發產品的克里斯·甘布爾（Chris Gamble）說道。卷積神經網絡廣泛應用於機器學習領域，已經在從自動駕駛汽車到圖像識別技術的各個領域進行了測試。
DeepMind的人工智能會分析Android設備用戶如何使用他們的應用程序。甘布爾說，“它有兩層，利用應用程序打開的時間戳來預測該應用程序下一次打開的時間。”該機器學習模型會學習應用程序的使用模式——去掉應用程序名稱和詳細信息，以防止它們受到任何不公正的對待——進而預測哪些應用程序經常被使用。然後，得出每個應用程序分被打開的可能性數據。“如果兩個應用程序被使用的方式相同，那麼它們可能就會得到相同的預測，因為它們會有相同的輸入數據。”甘布爾指出，“但事實上，它們可能是兩個完全不同的應用程序。”
該人工智能技術將每個應用程序歸入四組中的一組，由此來節省電池壽命。每組都被賦予不同的限制，因而能夠防止特定手機行為的發生。默多克說，這四個組包括：活躍應用組（正在使用的應用或者接下來很可能會被使用的應用），即將使用的應用組（可能不久後會被使用的應用），經常使用的應用組，以及鮮少使用的應用組。
那些被放在即將使用組別的應用程序可以不受限制地運行，而那些被放在低優先級的應用程序會受到不同的限制。“當應用程序開始發現自己處於即將使用、經常使用或者鮮少使用的組別時，限制就會增加。”默多克說道，“對那些應用的限制包括：設備必須要充電，或者設備必須要連接網絡。”其他的限制還包括停止應用程序設置鬧鐘喚醒手機的功能。應用程序還可以被限制對通過雲端接收到的消息進行響應，鮮少使用的組別中的那些應用程序的後臺活動和網絡活動會完全受限。
這可能會對用戶體驗造成影響。當Android Pie的用戶打開自適應電池系統時，系統會發出警告：“通知提醒可能會延遲”。因此，如果你在手機端不是常常使用Facebook的話，你可能會延遲收到來自該應用的推送通知。應用程序每小時都會被掃描一次，由此來預測它們的使用情況，人工智能的處理工作全部在各臺設備上完成。
手機上應用AI極其複雜
此前，DeepMind將其人工智能技術推向了谷歌的數據中心。它的機器學習直接控制著充斥著服務器和互聯網基礎設施的巨型建築的冷卻過程，這些公司聲稱這種部署節省了能源。不過，涉足手機則是另一回事。
“在移動設備上應用機器學習技術是極其複雜的。”甘布爾稱。雖然手機比以往任何時候都更加強大，但它的計算能力仍遠遠不及體積更大的系統，後者可以依賴更多的資源來處理數據。“我們確定的一件事是，該模型的第一次迭代是非常計算密集型的。”甘布爾補充說。這對於非高端手機尤其緊要。自適應電池和自適應亮度系統最初是在谷歌的Pixel智能手機上測試的，但後來隨著它走出了原型階段，它被擴展到其他的手機上。
隨著該機器學習模型在現實世界的使用越來越廣泛，為了及時解決該模型的任何問題，Android和DeepMind已經能夠做到讓該人工智能在2019年Android Q問世之前就可獲得升級。默多克說，“這些模型都是在他們自己的Android APK上構建和部署的，我們可以根據需要靈活地通過Play Store應用商店進行更新。”任何時候只要感覺已經進行了足夠的改進，谷歌就可以給機器學習推送更新。“隨著時間的推移，我們打算做的要事之一是，監控這些模型在該領域的表現，並根據需要對它們進行調整。”
目前，還不可能完全說清楚機器學習技術的效果如何，也不知道手機的電池續航時間是否會有明顯的改善。如果該人工智能出了問題，人們自然就會抱怨。默多克表示，“理想情況下，用戶沒有發現問題，就是我們最大的成功。”
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