AI芯片是个什么？处理方式跟大数据有什么区别？

近年，AI芯片很火！

像苹果和华为都相继在自己的产品上搭载了AI芯片，

也有很多品牌公布了相关的计划。

从名字就能看出来，AI芯片是用于AI相关的计算，

那么，具体到实际的应用中，AI芯片究竟能给我们带来哪些影响呢？

难道是。。。

人：“嘿！”

芯片：“咋滴啊”

人：“给我烙两大饼呗”

芯片：“咋烙啊？我这没手没脚的！我又不是烙饼机器人。”

人：“你不是AI芯片吗？AI、机器人，反正跟个人似的！”

实际当然不是这样的…

虽然AI在尽可能的模仿人，但是众所周知，在众多的领域当中能力有限的很！

目前在移动端的AI主要体现在给机器提供了学习的能力！

像是我们在玩游戏的时候，游戏人物看起来活灵活现的，

会让你gogogo，follow me之类的，但是本质上还是跟随初始设定的程序，

而AI则拥有学习、认知的能力，除了按照最初预定的程序运行外，

还会根据接收到的信息，进一步学习和认知用户，从而调整给予用户的反馈！

打个比方，你每次使用faceID进行解锁的时候，

手机都会记录下你的脸部变化，

老了、胖了、长鱼尾纹了（感觉没点好事），

即使女大十八变了，只要期间一直使用faceID进行解锁，

手机也会一直认识你。

机器会像陌生人一样，慢慢的增加对你的了解，

记录下你的操作规律，熟悉你的使用习惯并且了解到你的变化！

进而一步步的调整自己的反馈逻辑。

可能现在就有人会说了，这没有什么特别的啊，

上某宝、某东的商品推荐，视频、新闻APP的个性化推送不都是这样吗？

这么说也没错，因为AI的学习过程跟大数据云计算有很大的相似性！

但是像我们在手机上使用的指纹、面部、声音等都是极其私人和重要的数据，

如果完全交由云端的大数据处理会有很大的风险，

AI的应用就不需要将这些数据上传，

所有的运算、处理和学习都在终端完成，

从而避免泄漏隐私的可能性！

还有一个问题，是不是只有现在新开发的AI芯片具备这样的学习能力？

答案是否定的！

但是由于性能的原因，将AI计算交给负责日常计算的CPU，会造成诸多的问题，

举个例子，像我们所熟知的阿尔法狗，

使用了传统的CPU+GPU来搭建计算平台，

硬件成本就不算了，单单是每局的电费成本就超过3000美元！

因此，想要更具有可行性、现实性的AI运算，

根据AI运算的独特性，设计并使用AI专用的芯片肯定是必不可少的一个环节，

像苹果和华为所使用的AI芯片就配备的是神经网络引擎！

就是通过算法设计一个神经网络，

模仿人类大脑神经元之间传递处理信息的方式，

进而如同人类一样，通过多重的角度和层次，

来理解、辨别、学习和做出决断！

从而实现我们之前所提到的诸多功能。