Искусственный интеллект, далекий от научной фантастики, становится еще одним инструментом для разработчиков, чтобы построить следующую большую вещь. Он встроен в Photoshop, чтобы помочь вам выбирать фоны, Google использует ИИ, чтобы выяснить, есть ли рядом с вами человек, подглядывающий в ваш телефон, а Microsoft использует эту технологию, чтобы научить вас китайскому языку. Как говорит Джефф Барр из Amazon, «я думаю, можно с уверенностью сказать, что с рядом практических приложений для машинного обучения, включая компьютерное зрение и глубокое обучение, мы повернули за угол» к практическим приложениям для ИИ. С этой целью Amazon объявила о выпуске новой видеокамеры AWS DeepLens, которая использует модели глубокого обучения прямо на устройстве.

У DeepLens есть 4-мегапиксельная камера, которая может захватывать видео 1080P, а также 2D-микрофонный массив. Она оснащена процессором Intel Atom с мощностью более 100 гигафлопс, а это означает, что она может обрабатывать десятки кадров видео через системы ИИ с глубоким изучением в секунду. У камеры DeepLens есть порты WiFi, USB и micro HDMI, а также 8 гигабайт памяти для запуска всего этого кода. Она запускает Ubuntu 16.04 и может подключаться к Amazon Web Serivces.

В настоящее время, эта камера прежде всего для разработчиков, ведь все возможные потребительские приложения недоступны. Amazon уже собрала несколько шаблонов для разработчиков, чтобы позволить им использовать камеру DeepLens для обнаружения таких вещей, как лица, собаки, кошки и различные предметы домашнего обихода, а также различные движения и действия. Представьте, что DeepLens представляет бутылку шампуня, которая затем распознается и передается в Amazon, чтобы заказать вам другую бутылку или подключенное устройство, которое может распознавать ваших питомцев и правильно их кормить.

Барр отмечает, что многие будущие проекты, скорее всего, будут работать как на самом устройстве, так и в облаке. «С глазами, ушами и довольно мощным мозгом, которые все находятся рядом и близки к действию, она может запускать входящие видео и аудио через встроенные модели глубокого обучения быстро и с низкой задержкой, используя облако для более сложной обработки более высокого уровня. Например, вы можете распознавать лица на DeepLens, а затем позволить Amazon Rekognition заботиться о распознавании лица».