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人工智能（AI）真正的价值究竟何在？
人工智能（AI）真正的价值究竟何在？
关于人工智能(或AI)，其实它的真正价值是以后成为人们日常解决繁琐问题的智能助手，让人们减少脑力劳动成本。
为什么说AI可以减少人的脑力劳动成本，并成为人们的智能助手？这要从人工智能的本质、人工智能的发展和人工智能在日常生活的应用讲起。
人工智能的本质人工智能，简单的来讲就是接收指令并反馈结果的一套机器算法。我们不要把它想得太复杂，它的基本单元就是算法，只不过这种算法一直在模仿和学习人的行为和思想。
其实人工智能的发展，主要分为2个阶段。
第一阶段，纯机器算法。意思就是这个阶段人工能智能只能完成简单的指令和简单的任务操作。
第二阶段，机器算法 大数据服务。当用户的需求变复杂时，机器算法会通过大数据平台积累的用户行为准则和一定的数据量，进行高效率的快速学习和模仿，从而达到像人一样去思考、交流和工作的目的。
发展人工智能的原因发展人工智能也是人和社会的共同需求。随着计算机技术的不断进步，人们也越来越多的使用智能设备，比如电脑、手机和平板等。
而计算机技术的发展和智能设备的使用，间接的导致了人们从原来大量的体力劳动转向了脑力劳动。虽然，现在有很多人在从事脑力劳动工作，随着社会上很多公司的业务大量同质化，其员工的脑力劳动就会变得低廉，而且脑力劳动的过程中，有些工作需要重复操作也需要花时间重新学习。
工程师们为了解决人们脑力劳动的学习成本和内容重复度等问题，随后研发了人工智能相关的产品，让公司员工和社会能够高效率的发展。
人工智能在日常生活中的应用人工智能AI目前在日常生活中应用比较广泛，我就以华为P40 Pro这款手机产品给大家讲解一下相关的AI应用。
1.抠图功能-AI移除路人
在以前，我们的手机拍摄功能一般会看手机摄像头的配置，图片和视频的清晰度也会有要求。当这些需求都满足时，手机用户会希望在拍照和摄影的功能上能够有新的体验。
华为手机厂商为了增加手机相机新体验，在拍照上加入了抠图功能。
这个抠图功能是主要是为了帮助一些拍照者在户外拍照时，如果有路人出现在手机相机拍摄视野范围内，它会通过AI把照片上的路人给抠掉，让照片背景完美的进行衔接。
此功能对于平常爱修照片的人来讲，省了很多加工剪辑图片的时间，比传统使用PS软件进行抠图要快很多，它直接在拍照时就能处理好图像。
2.智能操作-AI语音小艺
移动互联网发展到现在，手机厂商的APP产品相应的增加了不少。由于很多APP的图标设计和颜色风格存在一定相似性，我们很容易在界面中点错APP，在使用上会降低效率。
有些手机用户就非常聪明，知道自己要使用很多APP，于是自己新建文件夹把所有的APP进行归类，然后给文件夹统一命名并存放相应的APP，这样使用起来确实很方便。
难道只有新建文件夹这一种方式才能更高效的打开APP吗？我们可以使用华为的AI智能语音功能。
手机右侧的锁屏键长按开启AI智能语音-小艺，然后我们对手机传话，让小艺听到我们想要打开的APP名称，小艺会自动让APP在手机屏幕中弹出应用的界面。
通过这2个AI功能的使用，在很大程度上让用户对手机的操作变得更简单。
结语 人工智能(AI)减少人的脑力劳动是未来社会发展的趋势，通过机器算法的优化和大数据平台的不断升级，我们会更需要它帮助自己解决更多问题。
而且，人工智能技术的不断发展，会让社会在未来能够有更多的创新人才出现。这些创新人才会把人工智能变成很多人的数字工具，让脑力劳动更有价值。
我大概知道cpu是啥，那gpu又是啥？有什么用？
GPU是一种单芯片处理器，主要用于管理和提高视频和图形的性能。
第一个 GPU 是由 NVidia 于 1999 年开发的，称为 GeForce 256.这种 GPU 模型每秒可处理 1000 万个多边形，并拥有超过 2200 万个晶体管。GeForce 256 是一款单芯片处理器，集成了变换，绘图和 BitBLT 支持，灯光效果，三角形设置/剪裁和渲染引擎。
随着对图形应用程序的需求增加，GPU 变得越来越流行。最终，它们不仅仅是一种增强功能，而且是 PC 性能最佳的必要条件。专用逻辑芯片现在允许快速图形和视频实现。通常，GPU 连接到 CPU 并且与主板完全分离。随机存取存储器（RAM）通过加速图形端口（AGP）或外围组件互连快速（PCI-Express）总线连接。一些 GPU 集成在主板上的北桥上，并将主存储器用作数字存储区域，但这些 GPU 速度较慢且性能较差。
大多数 GPU 使用他们的晶体管进行 3D 计算机图形处理。但是，有些已经加速了映射顶点的内存，例如地理信息系统（GIS）应用程序。一些更现代的 GPU 技术支持可编程着色器实现纹理，数学顶点和精确的颜色格式。计算机辅助设计（CAD）等应用程序每秒可处理超过 2000 亿次操作，每秒可处理多达 1700 万个多边形。许多科学家和工程师使用 GPU 进行更深入的计算研究，利用矢量和矩阵特征。