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本文目录
- 人工智能属于电子信息还是计算机
- 人工智能加持的智能硬件产业未来发展前景如何？真的能让我们的生活更智能吗？
- 有人说人工智能与区块链的边界逐渐模糊了，那么该将如何结合软件和硬件？
- 人工智能专业需要高配置的电脑吗
人工智能属于电子信息还是计算机
人工智能属于计算机专业，芯片设计开发属于电子信息专业，可以这么说。但二者也有互相关联及支持的地方。
人工智能主要是基于神经网络型的软件工程的算法实现和智能化的穿戴设备，还有物联网中物与物互联的智能控制，其中有软件的编程，机器视觉的算法，但里面也离不开芯片，传感器电子硬件技术。
芯片设计大多是基于逻辑电路，自顶向下的设计思想，这里面也有软件程序及逻辑实现的逻辑编程语言。
人工智能加持的智能硬件产业未来发展前景如何？真的能让我们的生活更智能吗？
谢谢邀请。是的，非常看好未来人工智产业的发展，它有利于人类向高智能水平发展，同时改变了人类乐享生活，尤其是丰富多彩的人们生活帮助和提高。
有人说人工智能与区块链的边界逐渐模糊了，那么该将如何结合软件和硬件？
人工智能和区块链在硬件上的类同性，导致人们觉得两者可以结合。
挖矿行业龙头老大——比特大陆，就已经在布局AI硬件行业。
AI芯片主要分三大类，通用芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）。
比特大陆和Google的AlphaGo都采用的是最后一种类型ASIC。
然而，ASIC芯片的灵活性是最差的，只能用于单一的任务，一旦烧制后无法更改。
也就是说专门用于挖矿的ASIC机，是不能用于人工智能计算的。
以此反推，也是不行的。
所以，近日比特币大跌，大量矿商倒闭。矿机都是按斤论处，成为一堆堆废铁。因为除了挖矿，已烧制好的ASIC挖矿芯片是不能用于人工智能计算的。
有人会问，为什么ASIC灵活性这么差，还有那么多人选择用ASIC芯片呢？
因为这三类AI芯片中，ASIC芯片效率是最高的。
就凭借这一点，在竞争激烈的挖矿行业，ASIC芯片无疑是最具实力的。即使在人工智能领域，ASIC因为效率高，也很快紧追英伟达的各类GPU，占去半壁江山。
可效率高的ASIC，终究无法如FPGA、GPU那样一芯多用。它所造成的浪费，被它所带来的财富和利益所掩盖。
人工智能和区块链之间的边界是否模糊？我不太清楚，它们在硬件底层是沿用了同一个名字，是挂在同一个公司名下。
但芯片和芯片之间有着巨大区别，不能融合。
至今还没听到有挖矿的矿工，转行去做AI或3D建模的。
以上是硬件方面，再看软件层面，AI和区块链能否结合？
这个要看两者在软件结构以及应用数据的联系。
在软件结构方面，AI的各类神经网络算法，其实包含多种子算法，比如误差反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、dropout等等。
区块链除了核心的共识算法（诸如PoW、DPoS等）之外，还包括哈希算法、加密算法等。
两者在算法的融合程度上，比较少。
在应用数据方面，AI可根据你的设计目的采集各类数据，区块链也是类同。两者在这方面可能会有融合。
区块链的诞生可保证数据的可靠性、不可篡改等等特点。
然而，AI的数据要求，其实没有那么高。有些数据可以有很大偏差，AI能够从中找到其中的隐藏规律，忽略偏差。
而且数据量越大，对数据的可靠性要求越小。
因而，区块链的数据可作为AI的第一批训练数据，之后可抛之不用。因为区块链为了保证数据的可靠性，大大牺牲了效率。
对于AI来说，这个速度实在是太慢了，会拖了自己的后腿。不如简单干脆地割掉。
综上，人工智能与区块链在软硬件如何结合？
个人觉得结合可能性较差，应提早放弃这条道路。
人工智能专业需要高配置的电脑吗
1人工智能专业对机器硬件要求比较高。如果是进行机器学习，高配置的笔记本(高内存、高CPU主频和足够的硬盘空间以存放机器学习数据)还是可以的，
2要求还是很高的，毕竟需要做一些仿真模拟计算的话需要电脑配置还是高的、人工智能专业电脑配置的话是不太需要显卡太好了。但是内存和处理器一定要快。所以至少要用六核心以上的处理器，16g的内存就可以了。
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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