为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？

　　为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？

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　　首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。

　　NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx 680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经网络等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台 p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。

　　那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经网络进行识别，面对爆炸的信息量如何最大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。

　　现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算理论：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经网络，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经网络并没有本质的区别。

　　目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。

　　举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。

　　关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文调研需要自己动手做才更深刻。我的导师常跟我说：“授人以鱼不如授人以渔”。希望你能学到点什么。

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　　你的这个想法其实很有意思。这里有几个值得讨论的概念。一个是什么是“智能”。一个是什么是“与集成电路不一样的其它的物理结构”。你可以设想各种的智能任务，各种物理结构。但真正的挑战，是找到“非平凡”的结构。

　　现在所有的“人工智能”研究，都只是实现了某种“功能”，然后把它叫“智能”。就是对给定的输入，系统给出看上去还不错的输出。有时人们称之为“弱人工智能”，因为看上去有人的某些运算与逻辑推理能力，但其实是“人工”出来的，本质上和计算器的运算没有区别。如果真有突破，那就是“强人工智能”，机器系统真的有自主思维了。这还没有路径，还是科幻。

　　如果人造出了某种机器结构，能够完成一些功能，为什么不能说是有智能？比如一个电灯开关，你拉它就开灯关灯，这能不能叫智能？或者象日本公司以前造的精巧小机器，用机械与电子元器件实现了放歌之类的功能，能不能叫智能？一般认为不能叫“智能”。为什么计算机实现的功能，就能叫“人工智能”？为什么会这样？

　　其实，这里已经隐含了一个重大的理论背景：学界已经把人类的“智能”抽象成“计算”了。经过歌德尔、图灵、丘奇等人的研究，人们对于人类的思维有了很深的认识。看似复杂的思维，其实就是“可计算”的。这个研究，让人们对思维的研究，集中到“计算”上去了。看似人们在研究计算机，其实就是实现了人类很大一部分思维。这样，让计算机完成一些任务，就可以叫“人工智能”了。当然人类的“自主思维”、“自我意识”还没有实现，甚至搞不清原理。可以去查一门叫“数理逻辑”的课程。

　　如果你说，你去搞了一个硬件系统，实现了某种智能。除非你搞出了“自主思维”的强人工智能，否则就等同于实现了计算功能，也就等价于造出某种计算机原型。

　　可以肯定，与现在强大的基于芯片的计算机相比，绝大多数计算机原型是平凡的。例如巴比奇设计了人类历史上第一个计算机原型，是机械结构的，限于当时的能力造不出来。但现在就算造出来，也没有任何地方比芯片计算机强，研究它造出它没有太大意思。你完全可以拿些电子元器件，搭出一些“计算功能”，但是几乎可以肯定会是“平凡”的。

　　有没有“非平凡”的计算机原型研究？当然有，而且还有好几个方向。

　　例如，有一种叫“DNA计算机”的东西。它用DNA复制为基本操作，实现了计算机的基本功能。在某些问题上，由于DNA指数增长的特性，计算能力胜过芯片计算机，所以是“非平凡”的，一度是研究热点。但后来人们发现，如果计算能力要超过传统计算机，DNA得增长到地球那么大，这不太实际，这个领域就冷下来了。

　　再比如，现在非常热的“量子计算机”，也是一个非平凡的。在质因数分解这样的特定问题上，量子计算机造出来会比传统计算机厉害。但是这个困难就在于“元器件”操作实在太难，要在极低温环境中搞出量子纠缠保持一段时间，非常艰难。

　　其它架构还有光子计算机、纳米计算机等等。都很有意思。

　　反而是基于常规物理器件的，要么是机械的，要么是电子的。你绕来绕去费心设计，会发现仍然等价于芯片计算机，是平凡的架构，而且实现非常低效，没有什么研究价值。

　　希望这个回答能帮助你明白，从概念上，什么是不值得思考的，什么是真正非平凡的另类结构。

　　人工智能是研究，开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。

　　人工智能的本质是像人一样思考和行为，甚至超人类。关键是运算能力，分析能力和处理能力。

　　所以，人工智能的研究基于软件，也基于硬件。

　　华为首款AI芯片麒麟970，植入了嵌入式神经网络处理器(NPU)，创新HiAI移动计算架构，就像人脑一样，高速计算，传输和反应。

　　BAT亦正大幅投资AI项目，其中大部分和芯片相关。

　　没有硬件的支持，软件像是无风起不了浪。

　　图片来自于网络，谢谢大家。

　　从硬件仿生和物理层面的人工智能研究也是有的，比如脉冲神经网络和忆阻器……

　　从目前的对比数据来看，类似脉冲神经网络的成果并没有展现在特定AI任务的性能上超越性的优势，所以暂时看来关注度还比较低。