大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能识别硬件的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能识别硬件的解答，让我们一起看看吧。
人工智能硬件有哪些？
一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其他应用包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户生活经历的生活伴侣。
人工智能的终极目标则是完全自动的人工个体，能在日常任务中达到、甚至超越人类的工作表现。
AKU人工智能的起源？
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统***设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统***设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
人工智能最理想的硬件？
让我们先深入了解一下现在正在人工智能领域发生的结构性转变。机器学习训练、推理算法和相关的技术是人工智能的基础，而这些算法已经存在了几十年了。而为英伟达等[_a***_]创造了巨量机会的转折点是：
芯片设计和工艺尺寸的进展让与机器学习相关的并行处理的成本和功耗特性达到了可以接受的程度。
随着各种不同行业中许多不同类型的设备都越来越多地与互联网相连（换句话说就是 IoT 现象），生成的有用数据的量以及机器学习使用这些数据来改善这些行业中用户体验的能力都将受到广泛的影响。作为 x86 CPU 的协处理器，GPU 可以为机器学习带来大量所需的并行处理。GPU 原本是为游戏和图形处理应用设计的。配合 CUDA 等多线程编程环境，人们发现 GPU 是最有效执行机器学习算法的最优选择。
到此，以上就是小编对于人工智能识别硬件的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能识别硬件的3点解答对大家有用。
