人工智能中的硬件和软件

机器学习将如何演变为人工智能，在硬件和软件方面需要积累经验，那么软件硬件是什么呢？

目标

一句话，我们的目标是创造人工智能领域到机器能力：自动驾驶汽车，智能家居，安全摄像机和人工助手是首要目标，其次是智能厨房，清洁和保安机器人无人驾驶飞机和机器人。其他企业应用主要包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户进行生活需要经历的生活伴侣， 人工智能的最终目标是全自动的人工个体，它可以在日常任务中实现甚至超越人类的表现。

软件

通常情况下，软件的手段，最好的算法训练神经网络结构下，能解决一个特定的任务。不过，这并不能完全等同于人工进行智能，AI必须能够在真实的环境监督学习，从这项新的研究经验，结合在各种环境中所学的知识来解决当前的问题。

那么，目前的神经系统网络，如何能演变为一个人工进行智能呢？

神经网络架构

神经网络的优点是从数据中自动学习，但我们忘记了一件事：训练是基于人工设计的神经网络体系结构。这是无法从数据中学习的，这是目前在这一领域的主要限制因素。问题主要在于，从数据中学习神经网络技术架构目前我们必须从零训练多个架构。然后进行选择自己一个最佳架构，这需要太长时间。目前神经网络的限制

不可预测的，不稳定的，临时的基于内容的推理都存在局限性，我们国家需要通过一种新的神经网络。

神经网络正在演变成编码器和解码器的组合，该编码器将数据编码为一个代码表示，解码器的特征在于，膨胀，其特征在于，产生一系列的大，例如，图像生成，精神仿真，标准图像光等。

 

无监督学习

人类社会无法永远守在机器旁，一步步进行指导它们的人生发展经历”。我们可以非常忙！但是现在我们必须学会监督机器反馈，纠正自己的错误。而人类只需要通过学习几个例子，就能实现自动进行改正，并持续发展学会更多、更复杂的数据。

预测型神经网络

神经网络的主要局限性之一是它们不能像人脑一样被预测。预测声音玄乎，但实际上我们每天都在预测。如果一个桌子上有一小团棉花，你自然会进行预测研究棉花团会很轻。不需要花很多很大力气就能拿动，通过预测，我们的大脑能够理解我们的身体和环境，也能知道我们是否需要学习新的信息。如果你拿起桌上的棉花团，发现企业由于公司里面藏着铅块其实也是很重，大脑的认知发展能力分析能让你学会进行判断。第二次拿起棉花团的时候他们就不会惊讶了。 预测神经网络是与复杂外部世界相互作用的核心。

硬件

随着硬件的支持，在风格上与2008年和2012年取得了飞速的进展深表学习：低价手机所搭载的图像传感器可以收集大量数据库的每一个部分，而GPU加速培训深入学习。在最近两年，机器进行学习系统硬件飞速发展，许多公司在这一领域：NVIDIA，英特尔，Nervana，Movidius，Bitmain，华为，ARM，浪潮等在内的所有公司都在开发定制的高性能芯片，用来训练神经网络和业务深度。

这场开发设计竞赛的关键是， 在处理以及最近的神经系统网络进行运作时，提供一个最低的能力和最高的可测量性能。

然而，只有少数人知道硬件对机器学习、神经网络和人工智能的影响。或者微芯片的重要性以及如何开发微芯片。

架构：

很多人觉得计算机网络架构不过是加法器和乘法器，但是有一些企业架构能够通过最小化记忆带宽。一直发展同时可以使用所有单元。

编译器：

很多人认为的硬件并不重要，神经网络编译器是关键，但是在我们自己进行设计系统架构的时候。编译器只不过是通过使用机器代码，解读神经网络的图像。 开源编译器的作用是有限的，因为最困难的步骤取决于未知的体系结构。开源编译器作为前端，硬件结构和神经网络的图像之间，也有许多领域值得探讨。

微型芯片：

对于一个重要的算法，优化系统性能的最佳管理办法就是企业定制微型芯片，或者ASIC或SoC。FPGA现在包含神经网络加速器的深度，预计在2019年实现，到2020年，但微芯片是总是更好。

进步：

即便微型芯片的规模化还未被使用，还有就是一些信息技术发展进步能让学生深度神经系统网络加速器轻松获得10至20倍的提升。 关注的进展包括系统级封装和升级内存..

以上就是硬件和软件的相关叙述。

 

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