雖然人工智能設(shè)備和技術(shù)已經(jīng)成為我們生活中必不可少的一部分，但機(jī)器智能可能仍然包含可以進(jìn)行重大改進(jìn)的領(lǐng)域。

為了填補(bǔ)這些空白，非人工智能技術(shù)可以派上用場(chǎng)。

人工智能(AI)是一種具有人工智能的新興計(jì)算機(jī)技術(shù)。人們普遍認(rèn)為，我們?cè)谌粘Ｉ钪锌吹降娜斯ぶ悄軕?yīng)用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能領(lǐng)域需要不斷進(jìn)化和發(fā)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(lǐng)域組成:

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合了來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、一般和特定統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、操作發(fā)現(xiàn)和其他來源的數(shù)據(jù)的使用，在沒有外部指導(dǎo)的情況下發(fā)現(xiàn)信息中的模式。深度學(xué)習(xí)使用包含多個(gè)復(fù)雜處理單元層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)使用更大的數(shù)據(jù)集來提供復(fù)雜的輸出，例如語音和圖像識(shí)別。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用數(shù)字和數(shù)學(xué)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)類似于神經(jīng)元和突觸的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，模擬人腦的功能。

計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺使用模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)來識(shí)別圖像和視頻中的內(nèi)容。通過處理、分析和獲取有關(guān)圖像和視頻的知識(shí)，計(jì)算機(jī)視覺幫助人工智能實(shí)時(shí)解釋周圍環(huán)境。

自然語言處理：這些是深度學(xué)習(xí)算法，使人工智能系統(tǒng)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(jìn)（或者至少減少人工智能限制）的非人工智能技術(shù)通常會(huì)增強(qiáng)其中一個(gè)組件或積極影響其輸入、處理或輸出能力。

1.半導(dǎo)體：改善人工智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)移動(dòng)

半導(dǎo)體和人工智能系統(tǒng)在同一空間中共存是相當(dāng)普遍的。多家企業(yè)為基于人工智能的應(yīng)用制造半導(dǎo)體。成熟的半導(dǎo)體企業(yè)為了制造人工智能芯片或?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)嵌入其產(chǎn)品線，正在實(shí)施專門的計(jì)劃。這些組織參與人工智能領(lǐng)域的一個(gè)突出例子是NVIDIA，其包含半導(dǎo)體芯片的圖形處理單元(GPU)被大量用于數(shù)據(jù)服務(wù)器以進(jìn)行人工智能訓(xùn)練。

半導(dǎo)體的結(jié)構(gòu)修改可以提高人工智能驅(qū)動(dòng)電路的數(shù)據(jù)使用效率。半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的變化可以提高人工智能內(nèi)存存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)移動(dòng)速度。除了增加功率之外，存儲(chǔ)系統(tǒng)也可以變得更加高效。隨著半導(dǎo)體芯片的參與，有多種想法可以改善人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)使用方面。其中一個(gè)想法是僅在需要時(shí)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)或從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)，（而不是不斷地通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送信號(hào)。另一個(gè)進(jìn)步的概念是在人工智能相關(guān)的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中使用非易失性存儲(chǔ)器。眾所周知，非易失性存儲(chǔ)芯片即使斷電也能繼續(xù)保存保存的數(shù)據(jù)。將非易失性存儲(chǔ)器與處理邏輯芯片合并可以創(chuàng)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(yīng)用需求可以通過半導(dǎo)體設(shè)計(jì)改進(jìn)來滿足，但也可能引起某些生產(chǎn)問題。由于需要大量內(nèi)存，人工智能芯片通常比標(biāo)準(zhǔn)芯片更大。因此，半導(dǎo)體企業(yè)將需要花費(fèi)更多資金來制造。因此，制造人工智能芯片于企業(yè)而言并沒有多大經(jīng)濟(jì)意義。為了解決這個(gè)問題，可以使用通用人工智能平臺(tái)。芯片供應(yīng)商可以通過輸入/輸出傳感器和加速器增強(qiáng)這些類型的人工智能平臺(tái)。利用這些資源，制造商可以根據(jù)不斷變化的應(yīng)用需求來塑造平臺(tái)。通用人工智能系統(tǒng)的靈活性，對(duì)于半導(dǎo)體企業(yè)而言可以具有成本效益，并大大減少人工智能的限制。

2.物聯(lián)網(wǎng)(IoT)：增強(qiáng)人工智能輸入數(shù)據(jù)

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的引入既改善了其功能，又無縫地解決了各自的缺點(diǎn)。眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)包含多種傳感器、軟件和連接技術(shù)，使多個(gè)設(shè)備能夠通過互聯(lián)網(wǎng)相互通信和交換數(shù)據(jù)以及與其他數(shù)字實(shí)體通信和交換數(shù)據(jù)。此類設(shè)備的范圍從日常家用物品到復(fù)雜的組織機(jī)器?；旧希锫?lián)網(wǎng)減少了多個(gè)相互連接的設(shè)備的人為因素，這些設(shè)備可以觀察、確定和理解情況或周圍環(huán)境。攝像頭、傳感器和聲音探測(cè)器等設(shè)備可以自行記錄數(shù)據(jù)。這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。機(jī)器學(xué)習(xí)始終要求其輸入數(shù)據(jù)集源盡可能廣泛。物聯(lián)網(wǎng)擁有大量互聯(lián)設(shè)備，為人工智能研究提供了更廣泛的數(shù)據(jù)集。

為了從物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中為人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)充分利用，組織可以構(gòu)建定制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。利用物聯(lián)網(wǎng)從多個(gè)設(shè)備收集數(shù)據(jù)，并以有組織的格式在時(shí)尚的用戶界面上呈現(xiàn)的能力，數(shù)據(jù)專家可以有效地將其與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)組件集成。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合對(duì)于這兩個(gè)系統(tǒng)都很有效，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢詮钠湮锫?lián)網(wǎng)對(duì)應(yīng)物獲得大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。作為回報(bào)，人工智能可以快速找到信息模式來整理，并從大量未分類的數(shù)據(jù)中提供有價(jià)值的見解。人工智能從一組分散的信息中直觀地檢測(cè)模式和異常的能力得到了物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備的補(bǔ)充。通過物聯(lián)網(wǎng)生成和簡化信息，人工智能可以處理與溫度、壓力、濕度和空氣質(zhì)量等不同概念相關(guān)的大量細(xì)節(jié)。

近年來，多家大型企業(yè)已成功部署了各自對(duì)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)組合的解釋，以在各自領(lǐng)域獲得競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)并解決人工智能的局限性。Google Cloud IoT、Azure IoT和AWS IoT是這一趨勢(shì)的一些著名例子。

3、圖形處理單元：為AI系統(tǒng)提供算力

隨著人工智能的日益普及，GPU已經(jīng)從單純的圖形相關(guān)系統(tǒng)組件轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺過程中不可或缺的一部分。事實(shí)上，人們普遍認(rèn)為GPU相當(dāng)于普通計(jì)算機(jī)中的CPU的AI版本。首先也是最重要的，系統(tǒng)需要處理器核心來進(jìn)行計(jì)算操作。與標(biāo)準(zhǔn)CPU相比，GPU通常包含更多數(shù)量的內(nèi)核。這使得這些系統(tǒng)能夠?yàn)槎鄠€(gè)并行進(jìn)程中的多個(gè)用戶提供更好的計(jì)算能力和速度。此外，深度學(xué)習(xí)操作處理大量數(shù)據(jù)。GPU的處理能力和高帶寬可以毫不費(fèi)力地滿足這些要求。

由于GPU具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，因此可以配置為訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型（通常是同時(shí)進(jìn)行）。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。因此，人工智能系統(tǒng)可以允許輸入大型數(shù)據(jù)集，這可能會(huì)壓垮標(biāo)準(zhǔn)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(qū)動(dòng)的系統(tǒng)中，GPU的使用并不會(huì)占用大量內(nèi)存。通常，計(jì)算大型、多樣化的作業(yè)涉及標(biāo)準(zhǔn)CPU中的多個(gè)時(shí)鐘周期，因?yàn)槠涮幚砥靼错樞蛲瓿勺鳂I(yè)，并擁有有限數(shù)量的內(nèi)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(jī)存取存儲(chǔ)器）。因此，主處理器的內(nèi)存不會(huì)受到中小型進(jìn)程的拖累。深度學(xué)習(xí)需要大型數(shù)據(jù)集。雖然物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)可以提供更廣泛的信息，半導(dǎo)體芯片可以調(diào)節(jié)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用，但GPU可以提供計(jì)算能力和更大的內(nèi)存儲(chǔ)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(jì)算：全面升級(jí)人工智能

從表面上看，量子計(jì)算類似于傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)。主要區(qū)別在于使用了獨(dú)特的量子位，其允許量子計(jì)算處理器內(nèi)的信息同時(shí)以多種格式存在。量子計(jì)算電路執(zhí)行與常規(guī)邏輯電路類似的任務(wù)，并添加了量子現(xiàn)象，如糾纏和干擾，以將其計(jì)算和處理提升到超級(jí)計(jì)算機(jī)的水平。

量子計(jì)算允許人工智能系統(tǒng)從專門的量子數(shù)據(jù)集中獲取信息。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，量子計(jì)算系統(tǒng)使用一種稱為量子張量的多維數(shù)字?jǐn)?shù)組。然后，這些張量被用來創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)集供人工智能處理。為了發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)集中的模式和異常，部署了量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最重要的是，量子計(jì)算提高了人工智能算法的質(zhì)量和精度。量子計(jì)算通過以下方式消除了常見的人工智能限制：

與標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)相比，量子計(jì)算系統(tǒng)更強(qiáng)大，且更不容易出錯(cuò)。

一般來說，量子計(jì)算有助于人工智能系統(tǒng)的開源數(shù)據(jù)建模和機(jī)器訓(xùn)練框架。

量子算法可以提高人工智能系統(tǒng)在糾纏輸入數(shù)據(jù)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(fā)展可以通過增加輸入信息量（通過物聯(lián)網(wǎng)）、提高數(shù)據(jù)利用率（通過半導(dǎo)體）、提高計(jì)算能力（通過GPU）或改善其操作的各個(gè)方面(通過量子計(jì)算)來實(shí)現(xiàn)。除此之外，未來可能還有其他一些技術(shù)和概念會(huì)成為人工智能發(fā)展的一部分。人工智能的概念和誕生已經(jīng)過去了六十多年，如今它在幾乎所有領(lǐng)域都比以往任何時(shí)候都更加重要。無論人工智能的下一個(gè)進(jìn)化階段將走向何方，都將是令人著迷的。