對人工智能發展至關重要的4種非人工智能技術

雖然人工智能設備和技術已經成爲我們生活中必不可少的一部分，但機器智能可能仍然包含可以進行重大改進的領域。

爲了填補這些空白，非人工智能技術可以派上用場。

人工智能(AI)是一種具有人工智能的新興計算機技術。人們普遍認爲，我們在日常生活中看到的人工智能應用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能領域需要不斷進化和發展，以消除常見的人工智能局限性。通常，人工智能由以下子領域組成:

• 機器學習：機器學習結合了來自神經網絡、一般和特定統計數據、操作發現和其他來源的數據的使用，在沒有外部指導的情況下發現信息中的模式。深度學習使用包含多個復雜處理單元層的神經網絡。深度學習使用更大的數據集來提供復雜的輸出，例如語音和圖像識別。
• 神經網絡：神經網絡，也稱爲人工神經網絡，利用數字和數學信息進行數據處理。神經網絡包含多個類似於神經元和突觸的數據節點，模擬人腦的功能。
• 計算機視覺：計算機視覺使用模式識別和深度學習來識別圖像和視頻中的內容。通過處理、分析和獲取有關圖像和視頻的知識，計算機視覺幫助人工智能實時解釋周圍環境。
• 自然語言處理：這些是深度學習算法，使人工智能系統能夠理解、處理和生成人類口頭和書面語言。

使人工智能更加先進（或者至少減少人工智能限制）的非人工智能技術通常會增強其中一個組件或積極影響其輸入、處理或輸出能力。

1.半導體：改善人工智能系統中的數據移動

半導體和人工智能系統在同一空間中共存是相當普遍的。多家企業爲基於人工智能的應用制造半導體。成熟的半導體企業爲了制造人工智能芯片或將人工智能技術嵌入其產品线，正在實施專門的計劃。這些組織參與人工智能領域的一個突出例子是NVIDIA，其包含半導體芯片的圖形處理單元(GPU)被大量用於數據服務器以進行人工智能訓練。

半導體的結構修改可以提高人工智能驅動電路的數據使用效率。半導體設計的變化可以提高人工智能內存存儲系統的數據移動速度。除了增加功率之外，存儲系統也可以變得更加高效。隨着半導體芯片的參與，有多種想法可以改善人工智能驅動系統的各種數據使用方面。其中一個想法是僅在需要時向神經網絡發送數據或從神經網絡發送數據，（而不是不斷地通過網絡發送信號。另一個進步的概念是在人工智能相關的半導體設計中使用非易失性存儲器。衆所周知，非易失性存儲芯片即使斷電也能繼續保存保存的數據。將非易失性存儲器與處理邏輯芯片合並可以創建專門的處理器，以滿足更新的人工智能算法日益增長的需求。

雖然人工智能應用需求可以通過半導體設計改進來滿足，但也可能引起某些生產問題。由於需要大量內存，人工智能芯片通常比標准芯片更大。因此，半導體企業將需要花費更多資金來制造。因此，制造人工智能芯片於企業而言並沒有多大經濟意義。爲了解決這個問題，可以使用通用人工智能平台。芯片供應商可以通過輸入/輸出傳感器和加速器增強這些類型的人工智能平台。利用這些資源，制造商可以根據不斷變化的應用需求來塑造平台。通用人工智能系統的靈活性，對於半導體企業而言可以具有成本效益，並大大減少人工智能的限制。

2.物聯網(IoT)：增強人工智能輸入數據

人工智能在物聯網中的引入既改善了其功能，又無縫地解決了各自的缺點。衆所周知，物聯網包含多種傳感器、軟件和連接技術，使多個設備能夠通過互聯網相互通信和交換數據以及與其他數字實體通信和交換數據。此類設備的範圍從日常家用物品到復雜的組織機器。基本上，物聯網減少了多個相互連接的設備的人爲因素，這些設備可以觀察、確定和理解情況或周圍環境。攝像頭、傳感器和聲音探測器等設備可以自行記錄數據。這就是人工智能發揮作用的地方。機器學習始終要求其輸入數據集源盡可能廣泛。物聯網擁有大量互聯設備，爲人工智能研究提供了更廣泛的數據集。

爲了從物聯網的海量數據中爲人工智能驅動的系統充分利用，組織可以構建定制的機器學習模型。利用物聯網從多個設備收集數據，並以有組織的格式在時尚的用戶界面上呈現的能力，數據專家可以有效地將其與人工智能系統的機器學習組件集成。人工智能和物聯網的結合對於這兩個系統都很有效，因爲人工智能可以從其物聯網對應物獲得大量原始數據進行處理。作爲回報，人工智能可以快速找到信息模式來整理，並從大量未分類的數據中提供有價值的見解。人工智能從一組分散的信息中直觀地檢測模式和異常的能力得到了物聯網傳感器和設備的補充。通過物聯網生成和簡化信息，人工智能可以處理與溫度、壓力、溼度和空氣質量等不同概念相關的大量細節。

近年來，多家大型企業已成功部署了各自對人工智能和物聯網組合的解釋，以在各自領域獲得競爭優勢並解決人工智能的局限性。Google Cloud IoT、Azure IoT和AWS IoT是這一趨勢的一些著名例子。

3、圖形處理單元：爲AI系統提供算力

隨着人工智能的日益普及，GPU已經從單純的圖形相關系統組件轉變爲深度學習和計算機視覺過程中不可或缺的一部分。事實上，人們普遍認爲GPU相當於普通計算機中的CPU的AI版本。首先也是最重要的，系統需要處理器核心來進行計算操作。與標准CPU相比，GPU通常包含更多數量的內核。這使得這些系統能夠爲多個並行進程中的多個用戶提供更好的計算能力和速度。此外，深度學習操作處理大量數據。GPU的處理能力和高帶寬可以毫不費力地滿足這些要求。

由於GPU具有強大的計算能力，因此可以配置爲訓練人工智能和深度學習模型（通常是同時進行）。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規CPU具有必要的計算優勢。因此，人工智能系統可以允許輸入大型數據集，這可能會壓垮標准CPU和其他處理器，從而提供更大的輸出。最重要的是，在人工智能驅動的系統中，GPU的使用並不會佔用大量內存。通常，計算大型、多樣化的作業涉及標准CPU中的多個時鐘周期，因爲其處理器按順序完成作業，並擁有有限數量的內核。另一方面，即使是最基本的GPU也有自己的專用VRAM（視頻隨機存取存儲器）。因此，主處理器的內存不會受到中小型進程的拖累。深度學習需要大型數據集。雖然物聯網等技術可以提供更廣泛的信息，半導體芯片可以調節人工智能系統的數據使用，但GPU可以提供計算能力和更大的內存儲備。因此，GPU的使用限制了人工智能在處理速度方面的限制。

4.量子計算：全面升級人工智能

從表面上看，量子計算類似於傳統的計算系統。主要區別在於使用了獨特的量子位，其允許量子計算處理器內的信息同時以多種格式存在。量子計算電路執行與常規邏輯電路類似的任務，並添加了量子現象，如糾纏和幹擾，以將其計算和處理提升到超級計算機的水平。

量子計算允許人工智能系統從專門的量子數據集中獲取信息。爲了實現這一目標，量子計算系統使用一種稱爲量子張量的多維數字數組。然後，這些張量被用來創建大量數據集供人工智能處理。爲了發現這些數據集中的模式和異常，部署了量子神經網絡模型。最重要的是，量子計算提高了人工智能算法的質量和精度。量子計算通過以下方式消除了常見的人工智能限制：

• 與標准系統相比，量子計算系統更強大，且更不容易出錯。
• 一般來說，量子計算有助於人工智能系統的开源數據建模和機器訓練框架。
• 量子算法可以提高人工智能系統在糾纏輸入數據中尋找模式的過程中的效率。

我們可以清楚地看到，人工智能的發展可以通過增加輸入信息量（通過物聯網）、提高數據利用率（通過半導體）、提高計算能力（通過GPU）或改善其操作的各個方面(通過量子計算)來實現。除此之外，未來可能還有其他一些技術和概念會成爲人工智能發展的一部分。人工智能的概念和誕生已經過去了六十多年，如今它在幾乎所有領域都比以往任何時候都更加重要。無論人工智能的下一個進化階段將走向何方，都將是令人着迷的。

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