虽然人工智能驱动的设备和技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分，但机器智能仍有可能在一些领域做出重大改进。为了填补这些隐喻的空白，非人工智能技术可以派上用场。人工智能（AI）是一种“具有合成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发展和进化，以消除常见的人工智能局限性。通常，AI由以下子领域组成，例如认知计算，这些子领域也经常被包括在内，但在几乎所有AI系统中无处不在：和其他来源，无需外部指导即可发现信息中的模式。深度学习使用包含多层复杂处理单元的神经网络。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。神经网络由若干类似于神经元和突触的数据节点组成，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。计算机视觉通过对图像和视频的处理、分析和知识获取，帮助人工智能实时解读周围环境。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、处理和生成人类口语和书面语言。非AI技术使AI更先进（或至少减少AI的局限性），通常会增强其某个部分，或对其输入、处理或输出能力产生积极影响。1.半导体：改善人工智能系统中的数据移动半导体和人工智能系统共存于同一领域是很常见的。几家公司生产用于人工智能应用的半导体。在现有的半导体公司中，已经实施了专门的项目来制造人工智能芯片或将人工智能技术嵌入生产线。此类机构参与AI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)大量用于AI训练的数据服务器。半导体结构的变化可以提高人工智能电路的数据使用效率。半导体设计的变化可以提高数据在人工智能内存存储系统中的移动速度。除了增加功率，存储系统也可以变得更有效率。随着半导体芯片的参与，有几种改进人工智能系统数据使用方面的想法。一种这样的想法是仅在需要时向神经网络发送数据（而不是通过网络不断发送信号）。另一个进步的概念是在与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，非易失性存储芯片在没有电源的情况下仍然可以保留保存的数据。将非易失性存储器与处理逻辑芯片相结合可以创建专用处理器，以满足新的人工智能算法不断增长的需求。虽然人工智能的应用需求可以通过改进半导体的设计来满足，但也可能导致生产问题。由于对内存的巨大需求，人工智能芯片通常比标准芯片更大。因此，半导体公司将需要花更多的钱来制造它们。所以他们研发AI芯片并没有太大的经济意义。为了解决这个问题，可以使用通用的人工智能平台。芯片供应商可以通过输入/输出传感器和加速器来增强这些类型的人工智能平台。使用这些资源，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可以为半导体公司带来成本效益，并大大降低人工智能的局限性。通用平台是连接基于AI的应用程序和改进的半导体的未来。2.物联网(IoT)：增强的人工智能输入数据物联网中人工智能的引入提高了两者的能力，并无缝解决了各自的缺点。我们所知道的物联网由各种传感器、软件和连接技术组成，这些技术使多个设备以及其他数字实体能够通过互联网相互通信和交换数据。这些设备的范围从日常物品到复杂的组织机器。从根本上说，物联网通过多个互连设备减少了观察、识别和理解情况或其周围环境的人为因素。相机、传感器和声音探测器等设备可以自行记录数据。这就是人工智能的用武之地。机器学习总是要求其输入数据集来自尽可能广泛的范围。物联网拥有大量连接的设备，为人工智能研究提供了更广泛的数据集。为了充分利用物联网为人工智能系统提供的大量数据储备，组织可以构建自定义机器学习模型。利用物联网从多个设备收集数据并将其以有组织的格式呈现在时尚的用户界面上的能力，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。AI和IoT的结合对这两个系统都很有效，因为AI从其IoT对应物获取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，并从未分类的大量数据中组织和呈现有价值的见解。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、湿度和空气质量等各种概念相关的大量细节。近年来，几家大型企业成功部署了各自对AI和IoT结合的理解，以在其行业中获得竞争优势并解决AI的局限性。谷歌云物联网、Azure物联网和AWS物联网是这一趋势的一些著名例子。3.图形处理单元：为人工智能系统提供计算能力随着人工智能的普及，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CPU的人工智能。首先，系统需要处理器内核来进行计算操作。GPU通常包含比标准CPU更多的内核。这使得这些系统能够为跨多个并行进程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很容易满足这些要求。GPU具有强大的计算能力，可以配置为训练AI和深度学习模型（通常同时进行）。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海量数据集，这可能会超过标准CPU和其他处理器，从而提供更大的输出。最重要的是，在AI驱动的系统中，GPU的使用不是内存密集型的。通常，在标准CPU中计算大型、多样的任务需要几个时钟周期，因为它的处理器按顺序完成任务并且具有有限数量的内核。另一方面，即使是最基本的GPU也有自己专用的VRAM（视频随机存取存储器）。因此，主处理器的内存不会被中小型进程占用。深度学习需要海量数据集。物联网等技术可以提供更广泛的信息，半导体芯片可以规范人工智能系统对数据的使用，而GPU则提供了计算能力和更大内存储备方面的资源。因此，GPU的使用限制了AI在处理速度方面的局限性。4.量子计算：人工智能的升级从表面上看，量子计算类似于传统的计算系统。主要区别在于使用独特的量子位（也称为量子位），它允许量子计算处理器中的信息同时以多种格式存在。量子计算电路执行类似于传统逻辑电路的任务，但增加了纠缠和干涉等量子现象，以将其计算和处理提升到超级计算机级别。量子计算允许人工智能系统从专门的量子数据集中提取信息。为实现这一目标，量子计算系统使用称为量子张量的多维数字数组。然后使用这些张量创建大量数据集供AI处理。为了找到这些数据集中的模式和异常，部署了一个量子神经网络模型。最重要的是，量子计算提高了人工智能算法的质量和精度。量子计算通过使量子计算系统比标准计算系统更强大、更不容易出错来解决常见的AI限制。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。我们可以清楚地看到，人工智能的发展可以通过增加输入信息量（通过物联网）、提高数据使用率（通过半导体）、提高计算能力（通过GPU），或者简单地改进各个方面来实现。它的操作（通过量子计算）。除此之外，未来可能还有其他几种技术和概念可能成为人工智能发展的一部分。在其构想和诞生60多年后，人工智能在当今几乎每个领域都比以往任何时候都更加重要。无论从哪里开始，人工智能的下一个进化阶段都将引人入胜。
