这是逻辑的操作流程,这也是逻辑的操作,人工智能该芯片特别擅长处理这些人工神经网络，并被设计用来做两件事:训练和推理,这就是人工智能芯片发挥作用的地方,人工智能本质上是利用人工神经网络对人脑的模拟，人工神经网络是用来代替人大脑中的生物神经网络的,人工智能首先要做的是判断对错。
真正做出伟大创新的科学家，永远不可能被机器取代。如果找到了建立新理论的公理，确立了这个理论的逻辑演绎的起点，演绎部分的工作就完全完成了逻辑演绎部分。
人工智能首先要做的是判断对错。比如智能手机的摄像头，拍摄一段光信号，转换成一系列电子数字段。然后传输到CPU芯片。芯片首先要做的是判断对错。这是什么？那是什么？如果不能判断对错，那就不应该叫聪明。判断并得到任何“是”的过程，都是一个比较的过程。与过去存储的定义的数字段进行等长比较。符合定义的成为“是”，不符合定义的成为“否”。这是逻辑的操作流程。而且在处理输入信号，做出智能反应的时候，必须具备的前提是目的性。目的也是数字段。包含一些这样那样的数字。然后计算逻辑从当前号码到目的号码的扣费过程。这也是逻辑的操作。所以，逻辑不需要操作？这是不可能的。
人工智能本质上是利用人工神经网络对人脑的模拟，人工神经网络是用来代替人大脑中的生物神经网络的。神经网络由大量节点组成，可以被调用来执行模型。这就是人工智能芯片发挥作用的地方。人工智能该芯片特别擅长处理这些人工神经网络，并被设计用来做两件事:训练和推理。最初的神经网络最初是通过输入大量数据来开发和训练的。训练消耗大量的计算资源，所以我们需要专注于训练的人工智能芯片。这些芯片旨在快速有效地处理这些数据。芯片越强大，网络学习就越快。网络一旦训练完成，就需要一个为推理而设计的芯片，以便在现实世界中使用数据，比如人脸识别、手势识别、自然语言处理、图像搜索、垃圾邮件过滤等等。你可以把训练想象成建字典，而推理类似于查单词，理解如何使用。两者都是必要的，共生的。值得注意的是，为训练设计的芯片也可以用于推理，但推理芯片不能用于训练。
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