，英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。

人工智能作为一门学科，是由“人工智能之父”麦卡锡及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家，在1956年美国达特茅斯学院召开的会议上首次提出。

2019年，美国总统特朗普签署“美国人工智能倡议”行政命令，确保美国在人工智能相关领域保持研发优势。

欧洲也将人工智能确定为优先发展项目，2014年发布了《2014-2020欧洲技术战略》和《地平线2020战略——机器人多年发展战略图》，意在促进机器人行业的供应链建设，并拓展机器人技术在多领域的应用。2016年6月，欧盟委员会提出人工智能立法动议，并制定了《对欧盟机器人民事法律规则委员会的建议草案》和《欧盟民事法律规则》。2018年4月，欧盟委员会提交了《欧盟人工智能》，制定了欧盟AI行动计划，并提出增强欧盟的技术与产业能力，推进AI技术的应用，确立合适的伦理和法律框架。2018年12月，欧盟委员会及其成员国发布主题为“人工智能欧洲造”的《人工智能协调计划》。

1964年，斯坦福大学的研究人员发现他们可以操纵某些被称为金属氧化物的材料，以打开和关闭其导电能力。这很重要，因为材料在两种状态之间切换的能力为传统的记忆存储提供了支柱。通常，在数字存储器中，高电压状态对应于1，而低电压对应于0。

为了让阻变式存储器切换状态，需要在连接到金属氧化物两端的金属电极上施加一个电压。通常情况下，金属氧化物是绝缘体，这意味着它们不导电。但是，如果有足够的电压，电流就会积累起来，最终穿过材料的薄弱点，形成一条通往另一侧电极的路径。一旦电流突破，它就可以沿着该路径自由流动。

黃教授解释说，这个过程犹如闪电。当云层中积累了足够的电荷时，它很快就会找到一条低电阻的路径，然后闪电就会出现。但与闪电不同的是，闪电的路径会消失，而通过金属氧化物的路径仍然存在，这意味着它可以无限期地保持导电。而且有可能通过对材料施加另一个电压来擦除导电路径。因此，可以在两种状态之间切换阻变式存储器，并使用它们来存储数字存储器。

必须解决的另一个主要问题涉及支持多样化神经网络所需的灵活性。在过去，设计者不得不将微小的阻变式存储器排在一个区域，紧挨着较大的硅神经元。阻变式存储器和神经元是硬接线，没有可编程性，所以计算只能在单一方向上进行。为了支持双向计算的神经网络，额外的电线和电路是必要的，增加了能源和空间需求。

超规模云计算公司甚至比芯片制造商更早进入这一领域。谷歌有限责任公司的Tensor处理单元是一种专用集成电路，于2016年推出，目前已经是第四代。亚马逊网络服务公司在2018年推出了面向机器学习的推理处理加速器，声称其性能是GPU加速实例的两倍多。

上个月，该公司宣布了基于其Trainium芯片的云实例的普遍可用性，称在深度学习模型训练场景中，以可比的性能，它们的成本比基于GPU的EC2低50%。两家企业的努力主要集中在通过云服务交付。

虽然成熟的市场领导者专注于增量改进，但许多更有趣的创新正在构建AI专用硬件的初创企业中进行。根据数据显示，在去年投资于芯片初创公司的18亿美元风险投资家中，他们吸引了大部分的投资，是2017年的两倍多。

他们正在追逐一个可能带来巨大收益的市场，预计到2030年，全球市场将从2020年的80亿美元增长到近1950亿美元。