Con la presentazione della nuova serie Mate 20 di Huawei, si sente sempre di più parlare di intelligenza artificiale. Anche Apple l’ha inserita nel suo nuovo chip A12 Bionic così come Qualcomm l’ha inserita nello Snapdragon 845. In cosa consiste realmente questa intelligenza, ma soprattutto, ha senso inserirla nei telefoni sin da ora?

Certo è che parlare di AI (artificial intelligence) è una cosa grossa per il momento. Questo perché le intelligenze artificiali di adesso, in termini semplici, altro non sono che degli algoritmi che attraverso tecniche dette machine e deep learning memorizzano un’enorme sorta di elementi e azioni per poi riconoscerli in un secondo momento in un ambiente diverso da quello di partenza.

Ad utilizzare questi algoritmi in uno smartphone ci sono le nuove NPU (Neural Procesing Unit), degli speciali processori specializzati esclusivamente nell’esecuzione di queste “intelligenze” e che simulano il funzionamento di una rete neurale umana. Nulla di nuovo. Prima dell’introduzione di questi chip erano le GPGPU a svolgere questo scopo. L’acronimo sta per General-Purpose computing on Graphics Processing Units (calcolo a scopo generale su unità di elaborazione grafica). In poche parole, essendo le unità grafiche (GPU) dotate di una potenza elaborativa nettamente superiore delle normali CPU (processori), altamente specializzate nel parallelismo delle operazioni (ovvero l’esecuzione di più processi allo stesso tempo) ed estremamente programmabili, venivano specializzate nell’esecuzione di questi pesanti algoritmi “intelligenti”. Certo le NPU sono vantaggiose in termini di consumo energetico in quanto programmate appositamente per svolgere questo tipo di compito e aiutano anche i processori a risolvere alcuni compiti ripetitivi e pesanti. Il punto è che le reti neurali simulate dalle attuali NPU sono pre-programmate e quindi viene meno il machine learning limitando l’intelligenza artificiale a fare solo ciò che per cui è stata programmata e nulla di più.

Per quanto riguarda Huawei l’AI viene usata quasi esclusivamente nel reparto fotografico: l’algoritmo viene addestrato a riconoscere una vasta gamma di immagini che spaziano dal volto umano ai panorami naturali e quando l’utente utilizza il software della fotocamera questo in automatico è in grado di regolare l’esposizione, la luce, la saturazione dei colori e vari aspetti della fotografia in base a ciò che si trova davanti.

Apple ha implementato invece le NPU del suo chip A12 Bionic in maniera da elaborare velocemente e con precisione la 3D grafica e adattarla alla realtà, per esempio nel riconoscimento facciale dell’utente e nella creazione delle animoji (le famose emoji che ricalcano l’aspetto e i movimenti naturali dell’utente).

Qualcomm invece è arrivata dopo, integrando in un secondo momento i chip NPU al suo Snapdragon 845. Questo ha dato all’azienda la possibilità di raffinarne il funzionamento applicandolo per l’esecuzione dei processi più pesanti e ripetitivi del sistema, liberando la coda di processi in attesa nella CPU e velocizzando in maniera ragionevole l’intero ecosistema hardware-software dello smartphone.

In conclusione vediamo come parlare di AI negli smartphone è ancora presto in quanto le tecniche di machine e deep learning richiedono uno sforzo computazionale assai gravoso sia per i comuni processori che per i chip NPU (e anche per le precedenti GPGPU) e che, apparte un grande effetto mediatico dato dal marketing e dall’effetto che la parola “intelligenza artificiale” crea, la quale riempie le bocche di milioni di consumatori, le effettive innovazioni utili dell’AI sono limitate negli smartphone e riguardano per lo più lo svago come le emoji animate e lo sfizio di scattare foto professionali con un telefono da oltre 1000€.

Ovviamente, come nel caso di Qualcomm, ci sono anche dei benefici riguardanti le fluidità e la velocità di un cellulare, purtroppo però queste necessità erano ampiamente soddisfatte affiancando una buona GPU alla CPU.

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Scritto da Richard Sulollari

Studente di informatica, 20 anni, fondatore e amministratore di richMatics. Sul sito tratto vari argomenti sulla tecnologia cercando di essere il più chiaro possibile per renderli alla portata di tutti.

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