雖然人工智能設備和技術已經成為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。

為了填補這些空白，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。人們普遍認為，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(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(tǒng)計數(shù)據、操作發(fā)現(xiàn)和其他來源的數(shù)據的使用，在沒有外部指導的情況下發(fā)現(xiàn)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(shù)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，也稱為人工神經網絡，利用數(shù)字和數(shù)學信息進行數(shù)據處理。神經網絡包含多個類似于神經元和突觸的數(shù)據節(jié)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(huán)境。

自然語言處理：這些是深度學習算法，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（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(tǒng)中的數(shù)據移動

半導體和人工智能系統(tǒng)在同一空間中共存是相當普遍的。多家企業(yè)為基于人工智能的應用制造半導體。成熟的半導體企業(yè)為了制造人工智能芯片或將人工智能技術嵌入其產品線，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)被大量用于數(shù)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(shù)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(tǒng)的數(shù)據移動速度。除了增加功率之外，存儲系統(tǒng)也可以變得更加高效。隨著半導體芯片的參與，有多種想法可以改善人工智能驅動系統(tǒng)的各種數(shù)據使用方面。其中一個想法是僅在需要時向神經網絡發(fā)送數(shù)據或從神經網絡發(fā)送數(shù)據，（而不是不斷地通過網絡發(fā)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。眾所周知，非易失性存儲芯片即使斷電也能繼續(xù)保存保存的數(shù)據。將非易失性存儲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。由于需要大量內存，人工智能芯片通常比標準芯片更大。因此，半導體企業(yè)將需要花費更多資金來制造。因此，制造人工智能芯片于企業(yè)而言并沒有多大經濟意義。為了解決這個問題，可以使用通用人工智能平臺。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臺。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臺。通用人工智能系統(tǒng)的靈活性，對于半導體企業(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(IoT)：增強人工智能輸入數(shù)據

人工智能在物聯(lián)網中的引入既改善了其功能，又無縫地解決了各自的缺點。眾所周知，物聯(lián)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(lián)網相互通信和交換數(shù)據以及與其他數(shù)字實體通信和交換數(shù)據。此類設備的范圍從日常家用物品到復雜的組織機器?；旧?，物聯(lián)網減少了多個相互連接的設備的人為因素，這些設備可以觀察、確定和理解情況或周圍環(huán)境。攝像頭、傳感器和聲音探測器等設備可以自行記錄數(shù)據。這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。機器學習始終要求其輸入數(shù)據集源盡可能廣泛。物聯(lián)網擁有大量互聯(lián)設備，為人工智能研究提供了更廣泛的數(shù)據集。

為了從物聯(lián)網的海量數(shù)據中為人工智能驅動的系統(tǒng)充分利用，組織可以構建定制的機器學習模型。利用物聯(lián)網從多個設備收集數(shù)據，并以有組織的格式在時尚的用戶界面上呈現(xiàn)的能力，數(shù)據專家可以有效地將其與人工智能系統(tǒng)的機器學習組件集成。人工智能和物聯(lián)網的結合對于這兩個系統(tǒng)都很有效，因為人工智能可以從其物聯(lián)網對應物獲得大量原始數(shù)據進行處理。作為回報，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(lián)網傳感器和設備的補充。通過物聯(lián)網生成和簡化信息，人工智能可以處理與溫度、壓力、濕度和空氣質量等不同概念相關的大量細節(jié)。

近年來，多家大型企業(yè)已成功部署了各自對人工智能和物聯(lián)網組合的解釋，以在各自領域獲得競爭優(yōu)勢并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：為AI系統(tǒng)提供算力

隨著人工智能的日益普及，GPU已經從單純的圖形相關系統(tǒng)組件轉變?yōu)樯疃葘W習和計算機視覺過程中不可或缺的一部分。事實上，人們普遍認為GPU相當于普通計算機中的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行計算操作。與標準CPU相比，GPU通常包含更多數(shù)量的內核。這使得這些系統(tǒng)能夠為多個并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(shù)據。GPU的處理能力和高帶寬可以毫不費力地滿足這些要求。

由于GPU具有強大的計算能力，因此可以配置為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(guī)CPU具有必要的計算優(yōu)勢。因此，人工智能系統(tǒng)可以允許輸入大型數(shù)據集，這可能會壓垮標準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(tǒng)中，GPU的使用并不會占用大量內存。通常，計算大型、多樣化的作業(yè)涉及標準CPU中的多個時鐘周期，因為其處理器按順序完成作業(yè)，并擁有有限數(shù)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(shù)據集。雖然物聯(lián)網等技術可以提供更廣泛的信息，半導體芯片可以調節(jié)人工智能系統(tǒng)的數(shù)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，量子計算類似于傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)。主要區(qū)別在于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(zhí)行與常規(guī)邏輯電路類似的任務，并添加了量子現(xiàn)象，如糾纏和干擾，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(tǒng)從專門的量子數(shù)據集中獲取信息。為了實現(xiàn)這一目標，量子計算系統(tǒng)使用一種稱為量子張量的多維數(shù)字數(shù)組。然后，這些張量被用來創(chuàng)建大量數(shù)據集供人工智能處理。為了發(fā)現(xiàn)這些數(shù)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：

與標準系統(tǒng)相比，量子計算系統(tǒng)更強大，且更不容易出錯。

一般來說，量子計算有助于人工智能系統(tǒng)的開源數(shù)據建模和機器訓練框架。

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）、提高數(shù)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(xiàn)。除此之外，未來可能還有其他一些技術和概念會成為人工智能發(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，都將是令人著迷的。