架构师必知必会系列：人工智能与机器学习架构

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep Learning，DL）和计算机视觉（Computer Vision，CV），经历了从新兴到昙花一现的发展过程，目前已成为人类社会发展的不可或缺的一部分。随着科技的不断进步，人工智能在各个领域都已经取得重大突破，将迎来深刻的变革。如何架构好人工智能系统是一个复杂而重要的课题。架构师是实现系统架构转型的一把钥匙，是解决问题、制定方向并推动创新的关键角色。本文旨在帮助读者了解人工智能系统架构及相关技术，提供技术人参考。

2.核心概念与联系

人工智能系统通常包括三个层次：感知层、计算层和交互层。每一层都承担相应的作用，如下图所示。感知层负责输入、处理和输出信息；计算层则通过分析、学习和模型构建实现决策，处理复杂的任务，比如图像识别、语音合成和语言理解等；交互层则可以是最终的用户界面，还可以由其他外部设备或者系统进行集成。所以，人工智能系统要做的就是将各种感知层、计算层和交互层结合起来，形成一个完整的功能结构。 为了架构好的人工智能系统，需要考虑以下几个方面：

（1）硬件选择

首先，决定人工智能系统运行的硬件环境，主要分为两种类型：集成电路IC和芯片SoC。IC市场的应用场景主要是在一些低功耗、资源受限的应用中，如汽车、无人机、智能手环、电子血液等；SoC市场应用范围更广