超級計算機和人工智能的區(qū)別是什么？突然奇想他知道這個問題，超級計算機可以想人工智能完全不一樣別人交流嗎？人工智能的運算速度會不會最多超級計算機？二者區(qū)別從何來？我們正常情況所指的超級計算機一般說來是以

超級計算機和人工智能的區(qū)別是什么？

突然奇想他知道這個問題，超級計算機可以想人工智能完全不一樣別人交流嗎？人工智能的運算速度會不會最多超級計算機？二者區(qū)別從何來？

我們正常情況所指的超級計算機一般說來是以運算速度另外衡量指標，超級計算機常見應用方法在要大量換算的天文、軍事、航天、地質(zhì)研究等領(lǐng)域，我們國家在超級計算機領(lǐng)域的發(fā)展一直在處于國際先進科學行列。

與超級計算機追求的運算速度有所不同，AI的衡量標準則十分急切，AI不單要有運算速度還得具備手動推理能力、學習能力這些語言處理能力和視覺能力等內(nèi)容。最簡單說超級計算機是能支撐AI的基礎(chǔ)條件之一。

我們先來看一下AI的幾個主要研究內(nèi)容，后再再總結(jié)下AI的基本上組成結(jié)構(gòu)，接著盡快講超級計算機在這些結(jié)構(gòu)中所能起到的作用。

AI的研究內(nèi)容除了六個大的部分，共有是自然語言處理、知識它表示、手動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學。這里面的內(nèi)容簡直都不屬于到各種算法與邏輯關(guān)系，以機器學習為例，機器學習領(lǐng)域乾坤二卦的內(nèi)容更加多，.例如深度學習對計算資源的要求就比較好高，超級計算機來講能為AI提供給高效率的處理過程。

AI系統(tǒng)的構(gòu)成并不一定除了200以內(nèi)幾個大的模塊，信息采集模塊、信息存儲模塊、信息來表示模塊、去學習模塊、計算模塊、顯現(xiàn)出模塊等，這些模塊目前與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)的關(guān)系的很密切，例如人員信息采集模塊要建議使用到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，信息讀取要在用到云計算平臺，信息表示則要可以使用到大數(shù)據(jù)平臺，學習模塊也來講基于組件大數(shù)據(jù)平臺通過。

這其中就涉及到超級計算機與云計算之間的關(guān)系，目前很多大中小型應用完全可以不建議使用云計算平臺來結(jié)束，只不過云計算平臺與超級計算機之間還是有很大的不同，例如云計算平臺的基礎(chǔ)是虛擬化技術(shù)，不過超級計算機則應該不會建議使用虛擬化技術(shù)。最簡單說在右行任務的處理速度上目前肯定超級計算機稍勝一籌，要知道超級計算機的體系結(jié)構(gòu)決定了它并行計算速度。

我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能，我會先后在頭條上撰寫一些關(guān)於大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的科普文章，比較感興趣朋友這個可以關(guān)注我的頭條號，相信當然會有所。

要是有IT領(lǐng)域的問題，也也可以咨詢我。

謝謝！

人工智能學習用什么編程軟件好？

人工智能目前主流肯定用的python語言和C/C。

不過大家在網(wǎng)上搜索，都可以查換取，人工智能是用是python語言。實際呢。人工智能的底層邏輯全是用C/C寫的。python僅僅你們負責來寫一些實現(xiàn)程序的邏輯。或者最先是什么、第二部是什么等等。

人工智能的核心算法是用C/C寫的，只不過是計算密集型，還不需要的很非常精細的優(yōu)化，還不需要GPU，還需要使用說明硬件的接口之類的。而這些，只有C/C這個可以能夠做到。

而之所以用到python，是因為python的易練熟和膠水語言的特性。C/C要一個其他語言到C/C的掛跨語言接口，這樣的話基于python的特性，python是首選。

因為目前人工智能編程通常的語言是C/C，如果你是是python。

如果能以上的回答能對你沒有用，啊,謝謝~