最近在做一个人工智能的工程项目，前面一部分是对人工智能概念性知识的介绍，截取下来奉献给大家。
硬件：早年的电脑速度那是非常缓慢的，但即使是当今的个人电脑（比如说I7)，cpu的速度对于AI运算来讲还是远远不够的。所谓的硬件概念其实就是对于gpu的集成。gpu每秒的执行指令条数虽然没有cpu快，但是其执行的指令都是浮点向量指令，这些指令用cpu来执行会非常缓慢。另外gpu的叠加成本也是非常低的，一台电脑可以轻松使用上百个gpu进行协同运算。
软件：人工神经网络最难的两个方面，一个是平台问题，就类似于你要开发安卓app就需要有java语言和eclipse的支持一样。另外一个是反向算法问题，所谓的反向算法就是当你训练一个神经网络的时候需要采用什么样的算法才能有效的让电脑快速有效的学习。这两个问题，在近2年才得到解决，真正达到了实用级的水平。
现在让我们来看看人工智能的两个重大发展阶段：
在人工智能的第一阶段，电脑完全就是靠穷举法瞎猜，电脑工程师只需要做两件事。
第一件事是：给电脑一些人为的策略和经验，比如说棋谱。
第二件事是：对所有穷举的点进行优化。因为所有的可能性是非常多的，这会消耗大量的电脑资源，于是程序员会根据经验把一些完全不可能的情况通过代码剔除出去。
所以在第一阶段的人工智能是没有任何智商的，而且其思维限定范围已经被人类框死，不可能超越人类的思维范畴。
下面我们来看看第二代的人工神经网络是怎么一回事。这要先从人类的神经元结构说起。
大家可以看到，人类的神经元和电脑模拟出来的神经元是完全一致的。于是剩下的工作就是如何把这些单一的神经元有效的组合在一起形成具有自我思考能力的大脑！
可以看到，人工智能是真正具有智商的电脑。它的思考和学习模式和人类是完全一样的。
当然了，后面还有好多页，如果大家感兴趣的话，我会在后续的文章中慢慢呈现给大家...
