大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能需要那些硬件的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能需要那些硬件的解答，让我们一起看看吧。
为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？
从硬件仿生和物理层面的人工智能研究也是有的，比如脉冲神经网络和忆阻器……
从目前的对比数据来看，类似脉冲神经网络的成果并没有展现在特定AI任务的性能上超越性的优势，所以暂时看来关注度还比较低。
首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。
NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx 680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经网络等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台 p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。
那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经网络进行识别，面对爆炸的信息量如何最大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。
现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算理论：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经网络，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经网络并没有本质的区别。
目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。
举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。
关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文调研需要自己动手做才更深刻。我的导师常跟我说：“授人以鱼不如授人以渔”。希望你能学到点什么。
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[_a***_]方法求解问题。
人工智能行业电源硬件工程师待遇怎么样？
人工智能行业电源硬件工程师的待遇会因地区、公司规模、工作经验、技能水平等因素而有所不同。
一般来说，在大城市或大型公司工作的电源硬件工程师的待遇会相对较高，因为这些地区的消费水平和公司规模都较大。同时，具有更丰富的工作经验和更高的技能水平也会使电源硬件工程师更有价值，从而提高他们的待遇。
具体来说，人工智能行业电源硬件工程师的月薪范围可能在¥22k-30k之间，但也有可能在¥40k-60k之间，甚至更高。此外，一些公司可能会提供其他***，如五险一金、带薪年***、节日***、定期体检等。
需要注意的是，人工智能行业是一个快速发展的行业，对电源硬件工程师的需求也在不断增加。因此，随着经验的积累和技能的提升，电源硬件工程师的待遇还有可能进一步提高。
到此，以上就是小编对于人工智能需要那些硬件的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能需要那些硬件的3点解答对大家有用。
