人工智能芯片又称人工智能加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块(CPU仍负责其他非计算任务)。目前，AI芯片主要分为AI芯片 GPU 、FPGA 、ASIC。人工智能的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。GPU提供了一种廉价的并行工作方法，但缺点是功率更高。FPGA内置DSP模块和本地存储器更节能，但通常更贵。

人工智能芯片应该采用什么方法原理来实现，这是新技术的特点，探索阶段，这也与深度学习等算法模型的研发不成熟有关，即人工智能的基本理论仍存在很大差距。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，芯片优化设计侧重于如何更好地适应现有的数据流处理模式。人工智能市场的第一个芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。尽管英特尔、谷歌、英伟达、高通、IBM等公司都在开发新设计，但目前还不清楚哪种方法会赢。这些系统似乎至少需要一个CPU来控制，但当流数据并行化时，需要各种类型的协处理器。人工智能的定义可分为“人工”和“智能”两部分。“人工”更容易理解，争议也不大。有时候要考虑什么是人力所能及的制造，或者人自身的智力是否高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”是一般意义上的人工系统。关于什么是“智能”，有很多问题。这涉及到其他事情，比如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）(包括无意识思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人们对智慧的唯一理解是人本身的智慧，这是一种普遍认同的观点。然而，我们对自己智力的理解非常有限，对构成人类智力的必要要素的理解也非常有限，因此很难定义什么是“人工”制造的“智力”。因此，英飞凌人工智能的研究往往涉及到人类智能本身的研究。其他关于动物或其他人工系统的智能也被广泛认为是人工智能的研究课题。人工智能在计算机领域得到了越来越广泛的关注。并应用于机器人、经济政治决策、控制系统和模拟系统。尼尔逊教授定义了人工智能：“人工智能是一门关于知识的学科――如何表达知识以及如何获得和使用知识的科学。另一位来自麻省理工学院的温斯顿教授说：“人工智能是研究过去只有人才能做的智能工作。这些说法反映了人工智能学科的基本思想和内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动的规律，构建一个具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机完成以前需要人类智力的工作，即如何利用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，自20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为在过去的30年里，它发展迅速，在许多学科领域得到了广泛的应用，并取得了丰硕的成果。人工智能已逐渐成为一个独立的分支，在理论和实践上都形成了自己的体系。人工智能是一门研究使计算机模拟某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能够实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学。可以说，自然科学和社会科学的几乎所有学科都远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学的关系是实践与理论的关系，人工智能是思维科学的技术应用水平，是其应用的一个分支。从思维的角度来看，人工智能不仅限于逻辑思维，考虑形象思维、灵感思维，促进人工智能的突破性发展，数学往往被认为是各学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须使用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学、数学进入人工智能学科，将相互促进，发展更快。

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