Im Vergleich zu verschiedenen KI-Anwendungen benötigen wir möglicherweise mehr KI für Betriebssysteme

Der vergangene Mai war ein heißer KI-Sommer. In der Vergangenheit gab es die Google I/O-Entwicklerkonferenz 2023, die mit dem Aufbau des KI-Universums begann, und später auf der Microsoft Build-Konferenz 2023 drehte sich alles um KI.

KI wurde von Google und Microsoft auf verschiedene Produkte angewendet und die Geschwindigkeit der Implementierung ist rasant gestiegen. Auf Anwendungsebene können jedoch viele inländische KI-Produkte eingeführt werden, und ähnliche Produkte werden bald eingeführt, da der Weg frei ist, Ingenieure kein Problem darstellen, Technologie kein Problem darstellt und möglicherweise langsamer ist Der Effekt ist etwas schlimmer, aber das spielt keine Rolle, ein erneutes Auftreten ist sicher.

Aber Google und Microsoft kämpfen erbittert in einem Bereich, aber es gibt nur sehr wenige inländische Hersteller, die das können, und das ist das Betriebssystem.

Derzeit hat Microsoft das GPT-4-Großmodell in das Windows-PC-Betriebssystem eingebettet, Windows Copilot gestartet und KI-Funktionen in das zugrunde liegende Betriebssystem exportiert. Während Googles Android-System in den letzten Jahren immer wieder wegen „fehlender Highlights und dem Kopieren einheimischer Hersteller“ kritisiert wurde, zeigt die Integration vieler KI-Funktionen im neuesten Android 14, dass Google noch einiges in petto hat.

Um ein Betriebssystem für das KI-Zeitalter zu entwickeln, beeilen sich Google und Microsoft, Tickets zu bekommen.

Das Betriebssystem ist das Freigabefenster für die Hardwareleistung und Träger einer großen Anzahl von Softwarediensten. Man kann sagen, dass es der Ausgangspunkt aller Mensch-Computer-Interaktionen ist. Nach den disruptiven Veränderungen, die das große Sprachmodell mit sich bringt, besteht auch für das Betriebssystem die Möglichkeit, das Muster neu aufzuteilen.

Wird das Betriebssystem im KI-Zeitalter das Duopol des mobilen Internets nachahmen oder wird es das Blühen hunderter Blumen einläuten? Der Sommer 2023 hat gerade erst begonnen, und Sie und ich werden alle Zeuge dieses industriellen Wandels sein .

Lassen Sie uns am Anfang der Geschichte beginnen und sehen, was KI für das Betriebssystem tun kann.

Welche Methoden gibt es für AI- und OS-Gruppen-CP?

Die Kombination von KI und Betriebssystem ist wie die Bildung eines CP, es gibt viele Möglichkeiten.

Normale Benutzer sind möglicherweise am besten mit KI im Betriebssystem vertraut, also der Integration von KI-Software und -Anwendungen in das ursprüngliche Betriebssystem. Microsoft hat im Laufe der Jahre hart daran gearbeitet, Windows mit KI-Sprachdialogfunktionen auszustatten. Die mobilen Betriebssysteme Apple, Android und Hongmeng setzen seit langem auf KI-Funktionen, die Computerfotografie, Gesichtserkennung, intelligente Sprachassistenten usw. unterstützen . Jeder sollte keiner von ihnen unbekannt sein.

Für Entwickler ist OS for AI der „King Way“, ein Betriebssystem (AI OS), das maschinelles Lernen und Deep Learning bietet. Beispielsweise können TensorFlow, PyTorch, Feipiao, Shengteng usw. durch eine umfassende Rekonstruktion des Betriebssystems von der Hardware über die Software bis zum Netzwerk das Training von KI-Modellen und die Argumentation von Anwendungen besser unterstützen.

Technologiehersteller sind sehr besorgt über KI für Betriebssysteme, wenn sie ein Betriebssystem für das KI-Zeitalter entwickeln wollen. Einfach ausgedrückt nutzt es künstliche Intelligenz, um Betriebssysteme zu erstellen und zu optimieren und das Systemdesign, die Entwicklung und die Wartung zu verbessern. Es ist nicht schwer festzustellen, dass KI für Betriebssysteme einen direkten Einfluss auf die Erfahrung der Allgemeinheit mit der Nutzung des Betriebssystems hat und dass es sich dabei um das CP-Paar handelt, auf das wir Normalbürger uns am meisten freuen.

Die Verbesserung des Fortschritts und der Wettbewerbsfähigkeit von KI für Betriebssysteme wird sich auch direkt auf die „Nationalität“ des Betriebssystems im KI-Zeitalter auswirken und zum Schlüssel zum Erfolg des Betriebssystems werden.

AI für OS, was ist so süß an diesem Paar CPs?

Es ist nicht schön, gezwungen zu werden. Ob KI für Betriebssysteme den Nutzern gefallen kann, ist die Frage, die als nächstes beantwortet werden muss. Ist jetzt also wirklich ein guter Zeitpunkt, KI zur Optimierung des Betriebssystems einzusetzen?

Werfen wir einen Blick auf die heutigen Betriebssysteme und sehen, welche Aspekte durch KI verändert werden können.

Das erste ist natürlich „schwerer werden“.

Da sich die Szenarien für die Nutzung digitaler Anwendungen für Benutzer immer weiter bereichern, nehmen auch die Interaktions- und Aufgabenlasten, die das Betriebssystem bewältigen muss, weiterhin rapide zu. Wenn man darüber nachdenkt, werden immer mehr Anwendungen auf Smartphones installiert und es müssen immer mehr externe Smart-Geräte gesteuert werden. Paradoxerweise rückt die Rechenleistung der Prozessoren immer näher an den Engpass. Dieses Missverhältnis zwischen Rechenressourcen und Aufgaben wird für das Betriebssystem zu einer unerträglichen Belastung.

Um das Betriebssystem leichter zu machen, ist es notwendig, die Leistung der Hardware voll auszunutzen und mehr Rechenleistung abzurufen. Die Systemumgebung ist sehr dynamisch und ändert sich mit der Aufgabenlast. Herkömmliche Betriebssysteme erfordern, dass Benutzer Aufgaben manuell wechseln und schließen. Derzeit wird KI verwendet, um Änderungen in Geschäftsszenarien automatisch in Echtzeit wahrzunehmen, die aktuelle (oder zukünftige) Arbeitslast und die erforderlichen Ressourcen abzuschätzen, dynamische Anpassungen vorzunehmen, Ressourcenquoten zu optimieren und eine genauere Rechenleistungsversorgung zu erreichen Natürlich auch seidiger und geschmeidiger.

Wenn beispielsweise festgestellt wird, dass der Benutzer ein Spiel spielt, werden Hintergrundanwendungen automatisch reduziert und CPU-Ressourcen freigegeben, um sicherzustellen, dass das Spiel ausgeführt wird, ohne dass aufgrund von Verzögerungen fünf Kills verpasst werden.

Das zweite ist „dumm werden“.

Sicher ist, dass KI der neue Weg mit dem größten Potenzial ist und in Zukunft mit einer Vielzahl von Soft- und Hardware verbunden sein wird. Sie können sich vorstellen, dass es vom Start der Anwendung bis zur Generierung der Ergebnisse eine halbe Stunde dauert, wenn Sie sich von einem großen KI-Modell bei der Analyse von zehn Artikeln helfen lassen, und dass Sie von Zeit zu Zeit die Verbindung trennen und neu starten. Wer kann das ertragen? Vielleicht fangen Sie auch selbst damit an.

Herkömmliche Betriebssysteme wollen von Benutzern nicht aufgegeben werden, weil sie „dumm“ werden. Sie müssen anfangen, umfassende KI-Anwendungen zu unterstützen, was natürlich eine weitere Verbesserung der Fähigkeiten des Betriebssystems erfordert. Microsoft Windows 11 ermöglicht beispielsweise die tiefe Einbettung von KI in das zugrunde liegende PC-System und kann die Funktionen großer KI-Modelle direkt aufrufen, um Aufgaben ohne APP als Vermittler zu erledigen.

Damit KI auf verschiedenen Smart-Geräten besser läuft, müssen wir auf der Ebene des Betriebssystems beginnen und von der Hardware über die Software bis zum Netzwerk komplett neu aufbauen.

Das dritte ist „Es wird kompliziert“.

Heutzutage ist jeder von einer Vielzahl von Terminals umgeben und tritt unwiderruflich in die Ära des Internet of Everything ein, und auch die Komplexität des Systems nimmt zu.

Für Benutzer arbeiten Betriebssysteme unabhängig und die fragmentierte Erfahrung ist sehr unangenehm. Für mich sind beispielsweise Smart-Home-Geräte Android, Mobiltelefone IOS und Computer Windows. Viele Anwendungen können nicht frei zwischen verschiedenen Geräten gewechselt werden, und einige persönliche Verhaltensdaten sind schwierig zwischen verschiedenen Geräten zu übertragen Das Ergebnis ist die Anwendung von „Verstehe mich nicht“ und „künstliche Verzögerung“.

Es ist nur so, dass das Gerät nicht intelligent genug ist, was noch besorgniserregender ist. Ich weiß nicht, welches Gerät die „kürzeste Verbindung“ wird und gehackt wird, und andere vernetzte Geräte werden darunter leiden.

Für Entwickler bedeutet die Anwendungsentwicklung für das Internet of Everything eine enorme Menge an Code und Arbeitsaufwand, was keine leichte Aufgabe ist.

Es ist nicht schwer, Ihrer Fantasie freien Lauf zu lassen und eine Idee zu entwickeln. Um die Anwendung auf einer großen Anzahl von IoT-Geräten bereitzustellen, müssen Sie die lokale Rechenleistung, die Netzwerkverbindungsfähigkeiten und die plattformübergreifende Kompatibilität berücksichtigen. Wenn Sie feststellen, dass bei einem bestimmten Gerät ein Problem mit der UI-Interaktion aufgetreten ist, wurde der Startzyklus erneut verlängert und die Entwicklungskosten waren etwas zu hoch. Wenn die Kreativität und Produktivität Tausender Entwickler nicht freigesetzt werden kann, wird die intelligente Welt natürlich noch langsamer Einzug halten.

Die Vereinfachung komplexer Szenarien und die Normalisierung mehrerer Terminals sind in der Mobilfunkbranche zu einem Konsens geworden, aber ohne Kompatibilität und Zusammenarbeit auf Betriebssystemebene können hochintegrierte Szenarien nicht unterstützt werden - Zeitliche Entwicklung und Mehrfachbereitstellung von Anwendungen über Geräte, Systeme und Plattformen hinweg; ohne KI-Vollprozessunterstützung zur Verbesserung des Betriebs und der Wartung, der Leistung und der Sicherheitsfunktionen des Betriebssystems wird es schwierig sein, „vollständige Szenario-Intelligenz“ zu erreichen wirklich erkennen.

Betrachten Sie es so: AI for OS ist ein Paar CPs, die so süß sind wie einer und ihre Stärke ist so stark wie Gold. Das Betriebssystem dient als Drehscheibe und koordiniert die Beziehung zwischen Software und Hardware. Die KI fungiert als Gehirn, löst viele bestehende Herausforderungen und macht die Systemfunktionen einfach und leistungsstark.

Der Weg wurde auf Systemebene geebnet und die Barrieren und Engpässe zwischen Chips, Terminals, Plattformen und Szenarien wurden beseitigt.

Drei große Schulen, jede ist süß

Wie Turing-Award-Gewinner Edsger Dijkstra sagte: Einfachheit ist eine große Tugend, aber es erfordert harte Arbeit, sie zu erreichen. Einfachheit ist eine große Tugend, aber es erfordert Arbeit, sie zu erreichen.

AI für OS bietet einfache, aber leistungsstarke Funktionen, die besser für den „Körper der intelligenten Verbindung aller Dinge“ geeignet sind. Die Frage ist, wie kann man das erreichen?

Derzeit erforschen Technologieunternehmen mit der Fähigkeit, das Betriebssystem der nächsten Generation zu entwickeln, KI für Betriebssysteme. Konkret in drei Schulen unterteilt:

Genre 1: Gegenangriff auf dem PC.

In dieser Welle großer Modelle ist OpenAI der absolute Top-Traffic-Star, der die meisten Themen und Aufmerksamkeit auf sich zieht, und Microsoft Windows, dem dieses Spitzenmodell gehört, ist ebenfalls zum Gewinner der „Übernacht-Popularität“ geworden.

Microsoft hat „AI Copilot“ vollständig auf Windows-Systemen eingeführt, was der Benutzeroberfläche und Interaktion von Windows-Systemen ein subversives Erlebnis verleiht und viele Benutzer und Entwicklerfans anzieht.

Für Benutzer läuft der Copilot AI Assistant über das gesamte Betriebssystem. Benutzer können AI-Modellfunktionen direkt über das Windows-PC-System aufrufen und Anwendungen nahtlos verbinden, was die Interaktionsschritte erheblich vereinfacht.

Für Entwickler kann die KI-gestützte Programmierlösung von Microsoft, die auf dem OpenAI-Modell basiert und GitHub Copilot

Allerdings haben PCs natürliche Nachteile gegenüber mobilen Endgeräten wie Smartphones und Tablets. Die langjährige Abwesenheit von Microsoft im Bereich mobiler Betriebssysteme kann nicht schnell durch KI ausgeglichen werden. Wenn Sie Benutzer in die nächste Ära der betrieblichen Interaktion einbeziehen möchten, müssen Sie weitere disruptive Systemfunktionen bereitstellen.

Genre 2: Stabile Leistung auf dem mobilen Endgerät.

Im Zeitalter des mobilen Internets haben Google Android und Apple IOS die Welt geteilt, um das Betriebssystem der nächsten Generation zu schaffen, und viele Funktionen der beiden wurden beibehalten.

Shallow für Android. Auf der diesjährigen I/O-Konferenz stellte Google sein mobiles Betriebssystem der nächsten Generation vor, Android 14. Im Allgemeinen bleibt die Stärkung der KI von Android 14 auf der flacheren Anwendungsebene und konzentriert sich auf die KI-Aktualisierung der gesamten Palette an Tools . Es gibt nur sehr wenige Einführungen in die Verbesserungen auf Systemebene für Android 14. Die Offenheit und Komplexität des nativen Android-Systems wird seit langem kritisiert. Die gesamte APP läuft im Hintergrund und ist daher hauptsächlich auf nachgelagerte Terminalhersteller angewiesen, um den zugrunde liegenden Code zu modifizieren Android Progress wird wahrscheinlich warten müssen, bis inländische Hersteller „aufrollen“.

Deep für iOS. Obwohl Apples gerade zu Ende gegangene WWDC auch einige KI-Funktionen aktualisiert hat, handelt es sich bei den neuen Upgrades in iOS 17 allesamt um kleine Funktionen. Obwohl Apple es auf der Pressekonferenz ruhig vermied, „die Beliebtheit von KI auszunutzen“, ist der Grad der KI-Integration für iOS tatsächlich sehr tiefgreifend und praktisch.

Dieser Aspekt ergibt sich aus der angeborenen Geschlossenheit des iOS-Systemökosystems. Mac, iPhone, ihome, Smart Wearables usw. sind an das Apple-Ökosystem angebunden, Daten können nahtlos fließen und das System verfügt außerdem über eine hohe Integrität und Komfort

Auf der anderen Seite liegt der Vorteil der Zusammenarbeit von KI-Software und -Hardware. Der selbst entwickelte KI-Chip ist das größte Highlight von Apples Produkten und hat die KI-Rechenleistung erheblich verbessert. Der neu auf der WWDC vorgestellte M2 Ultra-Chip könne die Berechnung großer Modelle reibungslos unterstützen und habe offensichtlichere Vorteile als andere Chips.

Die sogenannte „Eine Kraft kann zehn reduzieren“, der leistungsstarke Chip bringt ausreichend Rechenleistung mit, und in Kombination mit einer großen Anzahl maschineller Lernalgorithmen im IOS-System ist der Effekt natürlich erheblich. Beispielsweise hilft KI dabei, die Nutzungsgewohnheiten der Benutzer zu überwachen, um die Akkulaufzeit und die Ladehäufigkeit des Geräts zu optimieren. Durch KI-Beschleunigung können mobile Endgeräte wie das iPad schwierige Aufgaben wie AR-Rendering ausführen Geräteseite, um die Privatsphäre des Benutzers zu schützen.

Das Problem besteht darin, dass IOS den Benutzern Komfort bietet, die Benutzer aber auch fest an dieses Ökosystem bindet. Heutzutage blühen Betriebssysteme im In- und Ausland, darunter Server-Betriebssysteme, Internet-of-Things-Betriebssysteme usw. Das Ökosystem allgegenwärtiger Betriebssysteme nimmt nach und nach Gestalt an. Es müssen immer mehr Interaktionen über Terminals und Systeme hinweg durchgeführt werden ist für IOS nahezu unlösbar. Probleme wie unbequeme Interaktionen und Datenbarrieren, die durch ökologische Bündelung verursacht werden, haben dazu geführt, dass sich Apple-Benutzer immer weniger frei fühlen, und sind zu einem Problem geworden, dem sich Apple nicht entziehen kann.

Genre 3: Ein neuer Ansatz für alle Szenen.

Derzeit beginnen Microsoft, Google und Apple alle von ihren eigenen Basislagern und kombinieren KI mit ihren eigenen Betriebssystemen, die bereits bestehende Vorteile bieten. Als Vertreter aller Szenario-Betriebssysteme unterscheidet sich der Ansatz von HarmonyOS, über KI für Betriebssysteme nachzudenken, von dem dieser etablierten Betriebssysteme.

Hongmeng OS hat von Anfang an Wert auf die Verwaltung und Interaktion der jeweiligen Hardware-Cluster gelegt. Auf der Ebene des Betriebssystems wird durch die verteilte Soft-Bus-Technologie eine einheitliche verteilte Kommunikation zwischen Nahfeldgeräten realisiert und Aufgaben und Daten können effizient verteilt werden Übertragen Sie geräteübergreifend.

Dann wird KI-Technologie eingeführt, um das Betriebssystem als Ganzes zu optimieren. Die Änderung, die Benutzer wahrnehmen können, besteht darin, dass KI die genaue Bereitstellung von Ressourcen erkennt und die Systemglätte verbessert. Entwickler können Umgebungskonfiguration, Toolkettenkonfiguration, Vorlagenauswahl, Bibliotheksempfehlungen von Drittanbietern usw. verwenden, um eine adaptive Entwicklung für mehrere Geräte durchzuführen Arbeitsbelastung reduzieren.

Was es wert ist, sich darauf zu freuen, ist, dass Hongmeng OS von Grund auf neu gestartet wird und es keine bestehenden Vorteile hat, „sich auf seinen Lorbeeren auszuruhen“, sodass es ein aktualisiertes Bild auf ein leeres Blatt Papier zeichnen und neue Wege finden kann, das Problem anzugehen Ungelöste Schwachstellen des bestehenden Betriebssystems und Durchführung einer Low-Level-Entwicklung. Rekonstruktion auf Systemebene und technologische Innovation sind erfrischend.

Es bleibt abzuwarten, dass der aktuelle Anteil des Hongmeng-Betriebssystems in Rich-Screen-Endgeräten immer noch weit hinter Android und IOS zurückbleibt und einige technische Lösungen weiterer Forschung bedürfen. Zum Beispiel plattform- und systemübergreifende Datensicherheit und Datenschutz, minimalistische und intelligente Toolketten für die adaptive Entwicklung mehrerer Geräte usw.

Damit ein Betriebssystem die Öffentlichkeit und die Welt erreicht, ist die Weiterentwicklung der Technologie selbst die KI für das Betriebssystem, die es Hongmeng ermöglichen könnte, mehr Mitspracherecht zu erlangen.

Wenn Sie das sehen, kommen Sie vielleicht zu dem Schluss: KI für OS sieht wirklich gut aus, aber die bestehenden Genres auf dem Markt scheinen kaum interessant zu sein.

Tatsächlich können Giganten wie Google, Apple und Microsoft im heutigen harten Wettbewerb in der Smart-Terminal-Branche nicht über Nacht alle Passwörter des Betriebssystems herausfinden. Der vergangene Mai war nur eine Aufwärmübung.

Es gibt einen Branchenwitz, dass Leute, die Algorithmen studieren, arbeitslos werden, wenn sie Algorithmen entwickeln. Aber Leute, die Systeme studieren, müssen sich keine Sorgen machen, denn alle 10 Jahre werden sich die Hardware und Aufgaben definitiv ändern, und das System wird sich auch ändern umgeschrieben werden.

KI-Algorithmen für große Modelle machen rasante Fortschritte, und auch die Änderungen bei den Betriebssystemen sind es wert, gespannt zu sein.

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