人工智能更，人工智能更加具有预见性是否正确

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能更的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能更的解答，让我们一起看看吧。

显卡为什么对人工智能很重要？

显卡对人工智能很重要，原因如下：

1.加速计算：显卡可以进行并行计算，而人工智能中的大量计算任务需要并行处理。使用显卡可以提高计算速度和效率，从而更快地完成人工智能训练、推理等任务。

2.大规模数据处理：人工智能需要处理大量的数据，而显卡具有较高的存储带宽和内存容量，能够更好地满足人工智能的数据处理需求。

3.深度学习算法：深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它需要进行复杂的矩阵运算和张量计算。显卡可以加速这些计算过程，使得深度学习算法的训练和推理过程更快捷和高效。

总的来说，显卡在人工智能领域扮演着至关重要的角色，能够帮助人工智能系统更有效地处理和分析数据，更高效地进行计算和学习，进而实现更精准、更智能的应用。

统计学与人工智能哪个更有前途？

人工智能更有前途。

因为现在是科技和互联网主宰的时代，人工智能又是未来的一个新新行业，那么对于人工智能方面的人才需求量就比较大，从事的工作岗位也比较多，而且可以进入一般的企业里面工作，而统计学是属于一个普通的专业，毕业以后需要在高等院校或者企业才有工作的机会。

未来，物联网和人工智能哪个更有前景？

物联网的目标是什么？不应该就是人工智能吗？

所以你说物联网和人工智能到底哪个更有前景？人工智能是结果，物联网是达到结果所要经历的过程。5G之后，万物互联成为一个重要期待，所有的设备，不只是手机接入到互联网，开发出更多的联网功能。站在当下这个角度，很多的创新你在如今是无法推测出来。比如如今有些冰箱就有在线点送的功能，你在冰箱屏幕上购物。但是这些功能有普及过程。所谓物联网，就是通过将设备接入互联网，然后采集数据。通过数据去分析消费者行为，又或者形成机器自己的实时预判。最后就产生了人工智能。

人工智能的关键，算法，并联计算和数据。如今算法并不神秘，并联计算主要在于AI芯片，一个是逻辑式的，比如TPU，另一种是模仿大脑神经突触的，比如NPU。这些芯片在不同领域越来越专业。剩下最最关键的，就是数据。

人工智能发展，并不如我们所认为的那么顺利，虽然我们现在智能音箱还是不错的运用，人脸识别和无人驾驶也进行的顺畅。但是总体上人工智能没有达到很多人的预期。所谓人工智能不够智能。这源自于机器学习是通过数据中来，一方面数据量级不够，另一方面数据总体变化较快。比如无人驾驶，如今成熟的方案是传感器+摄像头+环境参数设置。就这样，只能在固定区域内运行。也就是说你从北京市跨到上海市，可能就会出一些问题。

所以，物联网和人工智能的前景，从短期见效来看，一定是物联网。这是个发展阶段问题，如果在石器时代，你想要发展铁器难度会很大，因为高炉热量无法到达，你要一步一步来。技术进步有时候要更迭数代人。大多数时候我们都过于乐观，比如上世纪60-70年代，由于登月，人类普遍认为我们2000年末能登陆火星，可是70年代登月之后，人类几乎在这方面停滞了很多年。人工智能也是，我们真正认识到人工智能时代要来，实际上还是2015年的事，仅仅4年，对于技术来说是非常短暂的。

如今依然是一个数据积累阶段，云计算已经成熟，包括大量数据存储的IDC，这是数据的基础，未来的物联网，是增加数据项目，比如我们收集家电的一些数据，收集工业生产的一些数据，实现更多的产品定制。而真正的人工智能要成气候，提高生产率，那还是个漫长的过程。

你是选择可见的，还是选择远期的？对于年轻人，你可以将时间线拉长，对于中年人，我们应该靠拢我们看得见的那些创新。所以针对不同的人，其实依然是不同的选择。

到此，以上就是小编对于人工智能更的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能更的3点解答对大家有用。