人工智能的原理是什么
人工智能的原理,简单的形容就是:
人工智能=数学计算。
机器的智能程度,取决于“算法”。最初,人们发现用电路的开和关,可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起,不同的排列变化,就可以表示很多的事情,比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件(三极管),就形成了“输入(按开关按钮)——计算(电流通过线路)——输出(灯亮了)”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算,最终变成了,“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套,层层封装之后,我们改变电流状态的方法,就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行,它就怎么执行,整个流程都是被程序固定死的。
所以,要让电脑执行某项任务,程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例:
别小看这电梯,也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断:上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等,需要提前想好所有的亩散改可能性,否则就要出bug。
某种程度上说,是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲,程序员太累了,你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想:能不能让电脑自己学习,遇到问题自己解决呢?而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候,IBM用专门设计的计算机,下赢了国际象棋冠军。其实,它的办法很笨——暴力计算,术语叫“穷举”(实际上,为了节省算力,IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算,比如那些明显的蠢棋,并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化)。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚,然后对比人类的比赛棋谱,找出最优解。
一句话:大力出奇迹!
但是到了围棋这里,没法再这样穷举了。力量再大,终有极限。围棋的可能性走法,远超宇宙中全部原子迅判之和(已知),即使用目前最牛逼的超算,也要算几万年。在量子计算机成熟之前,电子计算机几无可能。
所以,程序员给阿尔法狗多加了一层算法:
A、先计算:哪里需要计算,哪里需要忽略。
B、然后,有针对性地计算。
——本质上,还是计算。哪有什么“感知”!
在A步,它该如何判断“哪里需要计算”呢?
这就是“人工智能”的核心问题了:“学习”的过程。
仔细想一下,人类是怎样学习的?
人类的所有认知,都来源于对观察到的现象进行总结,并根据总结的规律,预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物,名之为狗,你就会把以后见到的所有类似物体,归为狗类。
不过,机器的学习方式,和人类有着质的不同:
人通过观察少数特征,就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗,才能知道跑来的这条,是不是狗。
这么笨的机器,能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已!力气活。
具体来讲,它“学习”的算法,术语叫“神经网络”(比较唬人)。
(特征提取器,总结对象的特征,然后把特征放进一个池子里整合,全连接神经网络输出最终结论)
它需要两个前提条件:
1、吃进大量的数据来试错,逐渐调整自己的准确度;
2、神经网络层数越多,计算越准确(有极限),需要的算力也越大。
所以,神经网络这种方法,虽然多年前就有了(那时还叫做“感知机”)。但是受限于数据量和计算力,没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了!这再次告诉我们起一个好听的名字对于研(zhuang)究(bi)有多重要!
现在,这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据,谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域:
图像识别(安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断),用的是“卷积神经网络(CNN)”,主要提取空间维度的特征,来识别图像。
自然语言处理(人机对话、翻译),用的是”循环神经网络(RNN)“,主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的,单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平,决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层(层数过多容易出现过拟合问题)。
当我们深入理解了计算的涵义:有明确的数学规律。那么,
这个世界是是有量子(随机)特征的,就决定了计算机的理论局限性。——事实上,计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
更多神佑深度掘判的人工智能知识,想要了解,可以私信询问。
四代赛扬低
赛扬n5100相当于酷睿几代处理器
赛扬n5100相当于酷睿i3代处理器。
赛扬n5100是超低功耗四核,性能相当于酷睿i3代水平。功能主大占庆空微建树要是解释计算机指令以及处理计算来自机软件中的数据。
CPU的环待全手界补鲜担参数有主频、外频、前端总线频率和倍频,缓存容量和采用的制造工艺还有功耗,以及CPU所采用的处理器架构360问答,和一系列的处理器计算技术。判游操火展接西经消罗主频是指CPU工作时的稳定频率,是关系到处理器速度和性能的关键因素。
CPU的性能衡量指标
对于CPU而言,影响其性能的指标主要有主频、CPU的位数、CPU的缓存指令集、CPU核心数和IPC(每周期指令数)。
照别每理副审完值所谓CPU的主频,晶老指的就是时钟频率,它直接的决定了CPU的性能,可以通过超频来提高CPU主频来获得更高性能。而CPU的位数指的就是处理器能够一次性计银算的浮点数的位数,通常情况下,CPU的位数越高,CPU进行运算时候的速度就会变得越快。
3965y处理器依构相则念相当于i几
相当于因特尔所刚衣落那永测i3。
都是14纳尼年米工艺,英特尔赛扬3965Y是一款适用于小型笔步己记本电脑或平板电脑的低功耗入门级处理器,基于KabyLake架构。它于2盾017年第二季度发布,提供两个主频为1.5GHz的处理器内核(无TurboBoost)。
由于缺少超线程,在一些多线程跑北变黄知福早厚细待感附分测试中,赛扬3965Y比同序益课考到思类频率奔腾4410Y略慢。单线程性能是由于丢失的TurboBoost明显比更昂贵的Corem3-7Y30差。
12代赛扬低功耗
这次发布的TDP 28W的Alder Lake-P系列处理器包括了如上这些型号。传职茶经案自雷攻TDP标定28W,最高睿频功耗(PL2)为64W。
其中最高规格的酷睿i7-1280P由6个P-core和8个E-core组成总共14个核心20线程,L3 cache 24MB;核显规格为96EU的Iris Xe。最高核心、线程数与三缓规格看起来和H系列里的酷睿i9、i7是差不多的,不过核心的基频、睿频会更低。i7-1270P/1260P减两个P-core,L3 cache 18MB。
P系列酷睿i5均为4个P-core加上8个E-core,L3 cache为12MB。i3的P-core减少到2个——也就是双性能核。与此同时,P系列的i5和i3核显在规格上有对应缩减,在GPU核心频率上也会小有差别。
英特尔(R) Celeron(R) CPU N2940 是酷睿i5吗
不是。
英特尔(R) Celeron(R) CPU N2940是赛扬 N2940四核CPU,说起来是四核的,但是确实intel的超低功耗的新CPU,性能比较低,唯一的优势在于采用这个CPU的笔记本一般功耗都很小,更省电,这个CPU不是intel的酷睿I5系列的CPU。
英特尔(R) Celeron(R) CPU N2940是赛扬处理器,在英特尔处理器中属于最低端的,i5属于中高端的,差别太大了,性能完全比不了i系列,因为是低压cpu省电,只是用在低端本或轻薄本上。
扩展资料
赛扬N2940性能定位入门级低功耗处理器,四核四线程,主频1.83 ~ 2.25GHz,L2 2MB,TDP 7.5 ~ 10W。性能低于i5处理器,与低功耗的移动版i3 4030Y/ i5 4200Y相近。
赛扬N2940,比不过酷睿的I3。像intel的赛扬、奔腾两个系列本身就是低端,不管是多少核,低端就是低端。放在平板上还能用,放在笔记本就不行。玩游戏把游戏全设置低,特效关了,笔记本开启性能模式,这样就能流畅玩咯,但有时候肯定会卡顿的。
赛扬N2940不太适合打游戏,除非只是上网和看剧(尽管有时看剧也卡)。如果平时用到PS,CAD之类的音频、视频、图形软件或者打游戏的话,千万不要选。标压的i5和这个完全不是一个层次。
低功耗CPU性能都很弱看完这个我改观了
【IT168 评测】自从英特尔推出Atom低功耗处理器以来,许多平板和超极本都搭载了这款处理器,其超低的功耗控制以及低发热一值受到不错的评价,但是羸弱的性能却也是一直被诟病的一点,即使只是日常轻度使用也是相当吃力,受限于性能,搭载Atom处理器的设备一直都处于一个比较尴尬的状况,但在去年,英特尔发布了全新的低功耗架构处理器Apollo Lake,英特尔给Apollo Lake处理器的定位仍是主是小型笔记本等低功耗设备,制造工艺采用14nm FinFET制程,同时还有第九代核显GPU,和桌面版一样支持H.265、VP9全程硬件解码。看起来性能提升不少,那么问题来了,现在的低功耗处理器性能究竟是什么水平?能满足什么样的使用需求呢?接下来给大家带来答案。
在新的Apollo Lake移动端处理器中,赛扬N3450是比较有代表性的一款,但目前这款新处理器还比较少见,但昂达的笔记本新作小马31则搭载了这一款处理器,售价也仅为1999元。
昂达小马31并不像之前采用低功耗处理器的设备常见的平板或者2合1笔记本的形态,而是如Macbook Air一样是标准的轻薄笔记本,不仅用户会更愿意接受这样的设计,更大的尺寸和标准键盘也带来了更好的使用体验和更高的输入效率,这对于生产力工具来说相当重要。
在设计上,小马31采用了全铝合作为机身材质,厚度最厚只有12mm,金属相较于普通塑料,无论是颜值还是坚固性都不是一个次元的,并且金属机身也能够辅助CPU散热,加上赛扬N3450的低发热,相信整机的的温度即使在被动散热下表现也会十分不错的。接下来我们会进行理论性能跑分测试和游戏实测,来看看小马31所搭载的低功耗处理器赛扬N3450表现究竟如何。
理论性能测试
我们先用娱乐大师查看一下整机的硬件信息。
小马31采用了英特尔赛扬N3450四核处理器,HD 500核芯显卡,12个执行单元双通道4G内存,64G硬盘,娱乐跑分接近4W2,成绩并不出色,但对于轻薄超级本来说倒还尚可。
AIDA64是一款测试软硬件系统信息的工具,它可以详细的显示出计算机每一个方面的信息。AIDA64不仅提供了诸如协助超频,硬件侦错,压力测试和传感器监测等多种功能,而且还可以对处理器,系统内存和磁盘驱动器的性能进行全面评估。
可以看到,英特尔N3450默认频率为1.1Ghz,多核心睿频为2.1Ghz,单核心最高可达2.2Ghz,28秒内功耗限制为15w,功耗墙为6w。
CPU-Z是一款家喻户晓的CPU检测软件,是检测CPU使用程度最高的一款软件,除了使用Intel或AMD自己的检测软件之外,我们平时使用最多的此类软件就数它了。
CPU-Z跑分可以看出,单核心性能并不强,但得益于四核心设计,多线程成绩接近酷睿2 E8500。
Fritz Chess Benchmark是国际象棋软件Fritz自带的电脑棋力测试程序,由于支持多线程,而且他做的是大量科学计算,所以经常被网友用来测试电脑的科学运算能力,通过模拟电脑思考国际象棋的算法通过测量部分测试电脑成绩。
▲国际象棋四线程和单线程测试成绩
CineBench是目前比较主流的CPU和显卡测试系统。CineBench使用针对电影电视行业开发的Cinema 4D特效软件引擎,可以测试CPU和显卡的性能,其中单颗核心和多颗核心的测试是单独计算得分的,除此之外,其还提供了OpenGL的测试。
▲Cinebench r11.5测试成绩
小结:通过Cinebench r11.5和Fritz Chess Benchmark的测试我们可以看到,小马31采用的N3450虽然比不上低功耗处理器标杆酷睿M,与相对于之前的Atom系列处理器的提升还是比较明显,同时只有6W的功耗也注定了发热量也不会太大,在跑分测试的过程中,赛扬N3450只靠被动散热都有着非常好的温度表现。
游戏实测
对于小马31这种轻薄超级本而言,除了满足日常的办公休闲之外,我们也希望能具备一定的游戏性能,接下来给大家带来英雄联盟及穿越火线两款游戏的实战表现。
《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆地区腾讯游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游,作为最具人气和影响力的网游,我们当然不能错过。
英雄联盟游戏设置:分辨率:1920X1080,特效:低,人物描边关闭 不封帧率。抗锯齿关,不开启垂直同步。从游戏开始用Fraps记录游戏帧率。
▲英雄联盟游戏设置
在1080P分辨率下,在空旷地带帧数在40帧左右,对战时帧数降低至30帧左右,虽然并未达到卡顿的程度,但还是会影响游戏的体验,所以决定将分辨率降低至1366×768,再看看实测表现。
将分辨率降至768P后,游戏帧数有明显的提升,空旷地带的帧数表现可达50帧,团战时大部分时间帧数也可以保持在30帧左右,游戏体验较为流畅,并且768P分辨率在13寸屏幕上观感也还尚可,如果在意流畅度的朋友可以考虑降低分辨率进行游戏。
《穿越火线》(Cross Fire,简称CF)由韩国Smile Gate开发,在韩国由Neowiz发行,在中国大陆由腾讯公司运营。《穿越火线》是一款第一人称射击游戏的网络游戏,
穿越火线游戏设置:分辨率:1920X1080,特效:全开。从游戏开始用Fraps记录游戏帧率。
▲穿越火线游戏设置
对于穿越火线这款游戏,小马31还是表现非常不错的的,在1080P分辨率下并且特效全开,平均帧数能达到38帧,对于普通玩家来说已经属于比较流畅了,但如果你是个电竞高手,可以考虑降低些分辨率进行游戏来获得更加流畅的游戏体验。
通过这两款热门的游戏实测,我们对小马31所搭载的英特尔N3450的实际性能表现基本感到满意,对于普通用户来说已经能够获得比较好的游戏体验了,但在1080P分辨率下对CPU的压力还是比较大的,所以如果对游戏性能比较看重的用户,还是建议适当降低分辨率来提升帧数。
总结:从实际表现来看,小马31所搭载的英特尔赛扬N3450作为轻度生产力工具是完全可以胜任的,作为娱乐工具的话,也能满足普通用户的需求,相较于之前的Atom系列处理器性能提升十分明显,但6W的TDP小编觉得还是有些保守,以小马31的散热能力来说,6W远没到散热瓶颈,如果可以提高一些,性能会有进一步提升,但N3450任然是一块非常优秀的低功耗处理器,无论是功耗、性能、发热都十分符合定位。