人工智能既可以驅動設備做出令人驚嘆的事情，有時也會出現令人啼笑皆非的“車禍現場”。聲控數字助理可以領會一個口令的內容，但是如果沒有語境，就可能會曲解口令的真實意圖。就像是語音識別中的“迷路”，“麋鹿”傻傻分不清。

英特爾數據中心分析與人工智能首席數據科學家Bob Rogers說，理解語境對人類與世界交流是至關重要的，對人工智能服務同樣重要。

5G使得數字助理學習理解和處理請求

他認為，下一代5G無線技術將在未來一兩年內推出，這將有助于提高人工智能的語境意識，使AI服務變得更加智能、有用，廣泛應用于人們的生活。

理解語境的能力將改變我們與計算機的溝通方式。個人助理將能夠更好地了解我們，因為他們會弄清楚我們問題之后的背景，并為我們提供有用的信息。

例如“tablet”這個詞的釋義，可能是指手提電腦、書寫板，也可能是指藥丸或者是平坦的大石頭（像圣經十誡中的石板一樣）。但是如果人們是在醫生辦公室里被告知要吞下一個“tablet”，那么立刻會知道他們應該吞下的是一顆藥丸，而不是一臺計算機設備。

更快、更智能地連接更多數據

5G連接比目前的無線網絡擁有更多的帶寬和更低的延遲，因此相比目前的4G技術，它將可以更快地傳輸更多的數據。

例如，LTE速度最高每秒1千兆，而5G則可以每秒提供10千兆數據。通過5G網絡更快地訪問附加信息的能力，將有助于AI設備了解其運營的環境和語境。這將會提升人工智能服務，使其在廣泛的使用情景中更加可信賴、可靠。

受益于5G的速度

自動駕駛汽車將進行實時響應

更多的帶寬可以幫助數字助理學會區分一個家庭中的不同聲音，所以在線服務只會接受媽媽或爸爸下的訂單。這樣可以防止兒童誤訂購玩具屋或餅干等商品。

一直以來計算機善于處理以一致、標準的方式提供的結構化信息，如數字和方程式。但是人類和世界上大多數人，都在處理來自音頻，視頻，文本和數字這些雜亂信息的非結構化信息。人工智能剛剛開始能夠處理非結構化信息，而社交媒體平臺現在就是在使用AI來啟用面部識別和照片標記的。

包括智能城市和自動駕駛汽車在內的新興物聯網，都需要非常迅速地控制大量的非結構化數據。世界越來越多地被感知周圍環境的事物所充斥，并且它們之間可以相互交流，5G網絡和人工智能的結合將是至關重要的，并且會帶來新的機遇。

更快的數據分析和處理能力

傳統上，大多數AI應用程序都駐留在云端，Rogers認為，未來會在設備（例如智能手機或安全攝像頭）周圍的云計算機中處理更多的數據。他表示，超低的數據傳輸延遲對于許多新興技術至關重要，包括自動駕駛汽車、智能城市和醫療保健服務。

麥肯錫公司最近的一份報告顯示，例如，自動駕駛汽車制動或加速的決定，必須在接近于零的延遲時間內完成。邊緣計算也將成為隱私問題和數據帶寬最為重要的應用程序的首選，例如人工智能CT掃描診斷。

CCSInsight研究副總裁Geoff Blaber表示，將數據和處理數據保存在設備上或靠近設備，可能會提高性能，增強數據安全性。Blaber表示，網絡邊緣的物聯網設備生成的數據，在發送到云端之前，5G的低延遲將能夠對這些數據實現更多的計算。

例如，人工智能使用智能手機上的計算能力來標記照片，而不是通過不斷地與云端進行通信來標記，這樣可以避免在用戶體驗中造成延遲。

借助5G

無人機等AI設備更好溝通

用戶和公司不一定希望他們的數據來回傳送到云端。正如我們今天所看到的，5G將成為增強網絡邊緣能力和減少對云端依賴的一個非常重要的推動因素。邊緣計算也意味著設備將能夠更多更好地了解其運行環境，AI最終將成為我們日常應用的重要組成部分。

人工智能實際上是用計算機進行活動的實踐，而計算機以前只在人類的領域內進行探索，但為了做好這一點，人工智能需要了解特定的情況或信息，然后在結合當前環境后給予響應或采取行動”

事實上，5G的低延遲、高速和邊緣計算能力最終可以使設備之間直接通信并協同工作，這就是所謂的“群集計算”。例如，測量橋梁的個人無人機可以實時共享橋梁一側的數字圖像，然后計算機可以使用AI將這些圖像與相關的歸檔圖片拼接在一起，構建出該橋的3D圖像，Rogers說。

“馴化”設備

最終，5G和AI的結合將使設備可“馴化“。使用下一代機器學習算法，人工智能系統將使用新的信息逐步增強對他們環境的理解。

它將使得數字私人助理和其他設備在任何特定時刻和時間學習其使用者的環境和偏好，這意味著他們會明白，醫生辦公室的“tablet”與電腦“tablet”不同。錯誤的答案和來自用戶的反饋改進了算法。

快速、可靠的5G數據連接將使AI設備能夠快速的從錯誤中學習并了解情況，以便正確的完成工作。