对人工智能发展至关重要的4种非人工智能技术

人工智能(AI)是一种具有人工智能的新兴计算机技术。人们普遍认为，我们在日常生活中看到的人工智能应用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能领域需要不断进化和发展，以消除常见的人工智能局限性。通常，人工智能由以下子领域组成:

机器学习：机器学习结合了来自神经网络、一般和特定统计数据、操作发现和其他来源的数据的使用，在没有外部指导的情况下发现信息中的模式。深度学习使用包含多个复杂处理单元层的神经网络。深度学习使用更大的数据集来提供复杂的输出，例如语音和图像识别。

神经网络：神经网络，也称为人工神经网络，利用数字和数学信息进行数据处理。神经网络包含多个类似于神经元和突触的数据节点，模拟人脑的功能。

计算机视觉：计算机视觉使用模式识别和深度学习来识别图像和视频中的内容。通过处理、分析和获取有关图像和视频的知识，计算机视觉帮助人工智能实时解释周围环境。

自然语言处理：这些是深度学习算法，使人工智能系统能够理解、处理和生成人类口头和书面语言。

使人工智能更加先进（或者至少减少人工智能限制）的非人工智能技术通常会增强其中一个组件或积极影响其输入、处理或输出能力。

半导体和人工智能系统在同一空间中共存是相当普遍的。多家企业为基于人工智能的应用制造半导体。成熟的半导体企业为了制造人工智能芯片或将人工智能技术嵌入其产品线，正在实施专门的计划。这些组织参与人工智能领域的一个突出例子是NVIDIA，其包含半导体芯片的图形处理单元(GPU)被大量用于数据服务器以进行人工智能训练。

半导体的结构修改可以提高人工智能驱动电路的数据使用效率。半导体设计的变化可以提高人工智能内存存储系统的数据移动速度。除了增加功率之外，存储系统也可以变得更加高效。随着半导体芯片的参与，有多种想法可以改善人工智能驱动系统的各种数据使用方面。其中一个想法是仅在需要时向神经网络发送数据或从神经网络发送数据，（而不是不断地通过网络发送信号。另一个进步的概念是在人工智能相关的半导体设计中使用非易失性存储器。众所周知，非易失性存储芯片即使断电也能继续保存保存的数据。将非易失性存储器与处理逻辑芯片合并可以创建专门的处理器，以满足更新的人工智能算法日益增长的需求。

虽然人工智能应用需求可以通过半导体设计改进来满足，但也可能引起某些生产问题。由于需要大量内存，人工智能芯片通常比标准芯片更大。因此，半导体企业将需要花费更多资金来制造。因此，制造人工智能芯片于企业而言并没有多大经济意义。为了解决这个问题，可以使用通用人工智能平台。芯片供应商可以通过输入/输出传感器和加速器增强这些类型的人工智能平台。利用这些资源，制造商可以根据不断变化的应用需求来塑造平台。通用人工智能系统的灵活性，对于半导体企业而言可以具有成本效益，并大大减少人工智能的限制。

人工智能在物联网中的引入既改善了其功能，又无缝地解决了各自的缺点。众所周知，物联网包含多种传感器、软件和连接技术，使多个设备能够通过互联网相互通信和交换数据以及与其他数字实体通信和交换数据。此类设备的范围从日常家用物品到复杂的组织机器。基本上，物联网减少了多个相互连接的设备的人为因素，这些设备可以观察、确定和理解情况或周围环境。摄像头、传感器和声音探测器等设备可以自行记录数据。这就是人工智能发挥作用的地方。机器学习始终要求其输入数据集源尽可能广泛。物联网拥有大量互联设备，为人工智能研究提供了更广泛的数据集。

为了从物联网的海量数据中为人工智能驱动的系统充分利用，组织可以构建定制的机器学习模型。利用物联网从多个设备收集数据，并以有组织的格式在时尚的用户界面上呈现的能力，数据专家可以有效地将其与人工智能系统的机器学习组件集成。人工智能和物联网的结合对于这两个系统都很有效，因为人工智能可以从其物联网对应物获得大量原始数据进行处理。作为回报，人工智能可以快速找到信息模式来整理，并从大量未分类的数据中提供有价值的见解。人工智能从一组分散的信息中直观地检测模式和异常的能力得到了物联网传感器和设备的补充。通过物联网生成和简化信息，人工智能可以处理与温度、压力、湿度和空气质量等不同概念相关的大量细节。

近年来，多家大型企业已成功部署了各自对人工智能和物联网组合的解释，以在各自领域获得竞争优势并解决人工智能的局限性。Google Cloud IoT、Azure IoT和AWS IoT是这一趋势的一些著名例子。

随着人工智能的日益普及，GPU已经从单纯的图形相关系统组件转变为深度学习和计算机视觉过程中不可或缺的一部分。事实上，人们普遍认为GPU相当于普通计算机中的CPU的AI版本。首先也是最重要的，系统需要处理器核心来进行计算操作。与标准CPU相比，GPU通常包含更多数量的内核。这使得这些系统能够为多个并行进程中的多个用户提供更好的计算能力和速度。此外，深度学习操作处理大量数据。GPU的处理能力和高带宽可以毫不费力地满足这些要求。

由于GPU具有强大的计算能力，因此可以配置为训练人工智能和深度学习模型（通常是同时进行）。如前所述，更大的带宽使GPU比常规CPU具有必要的计算优势。因此，人工智能系统可以允许输入大型数据集，这可能会压垮标准CPU和其他处理器，从而提供更大的输出。最重要的是，在人工智能驱动的系统中，GPU的使用并不会占用大量内存。通常，计算大型、多样化的作业涉及标准CPU中的多个时钟周期，因为其处理器按顺序完成作业，并拥有有限数量的内核。另一方面，即使是最基本的GPU也有自己的专用VRAM（视频随机存取存储器）。因此，主处理器的内存不会受到中小型进程的拖累。深度学习需要大型数据集。虽然物联网等技术可以提供更广泛的信息，半导体芯片可以调节人工智能系统的数据使用，但GPU可以提供计算能力和更大的内存储备。因此，GPU的使用限制了人工智能在处理速度方面的限制。

从表面上看，量子计算类似于传统的计算系统。主要区别在于使用了独特的量子位，其允许量子计算处理器内的信息同时以多种格式存在。量子计算电路执行与常规逻辑电路类似的任务，并添加了量子现象，如纠缠和干扰，以将其计算和处理提升到超级计算机的水平。

量子计算允许人工智能系统从专门的量子数据集中获取信息。为了实现这一目标，量子计算系统使用一种称为量子张量的多维数字数组。然后，这些张量被用来创建大量数据集供人工智能处理。为了发现这些数据集中的模式和异常，部署了量子神经网络模型。最重要的是，量子计算提高了人工智能算法的质量和精度。量子计算通过以下方式消除了常见的人工智能限制：

与标准系统相比，量子计算系统更强大，且更不容易出错。

一般来说，量子计算有助于人工智能系统的开源数据建模和机器训练框架。

量子算法可以提高人工智能系统在纠缠输入数据中寻找模式的过程中的效率。