ai的運算可以理解為一個“從數據中學習模式和規律，並用於做決策和預測”的自動化過程。
ai的核心是數學模型和算法。
任何ai係統都離不開三要素，數據，模型和算法。
數據有原始文本、圖像、聲音、數字等。數據需要經過清洗、標注監督學習、格式化，變成模型能“吃”的格式，例如圖片被轉換為像素矩陣。
模型是一個數學函數架構，它接收輸入數據，經過一係列複雜的計算，產生輸出。
神經網絡是目前最主流、最強大的模型架構。它模仿人腦神經元網絡，由大量相互連接的“神經元”數學計算單元）組成層層網絡。
算法是指導模型，如何從數據中學習的規則，最核心的是學習算法。算法會告訴模型“如何根據當前輸出的錯誤，反過來調整你內部的參數，讓你下次更準。”
如果把數據比喻成汽車的燃料，那模型就相當於汽車引擎，算法就是汽車的駕駛手冊。
ai學習的過程通常稱為訓練，其數學本質就是優化。
第一步輸入一條數據如一張圖片的像素矩陣），讓它從模型的輸入層開始，一層一層地向前計算，最終在輸出層得到一個結果如“74的概率是狗”）。
這個過程是大量的加權求和∑(權重輸入)+偏置）和激活函數引入非線性，如reu）計算的組合。
第二步將模型的預測結果，與真實答案，標簽進行比較，通過一個損失函數計算出“差距”或“錯誤”有多大。例如交叉熵損失。ai學習的目標就是讓這個“損失”值最小化。
第三步是學習的核心步驟。算法將計算出的損失，和誤差從輸出層開始，反向傳播回網絡的每一層。這個過程精確地計算出每個參數的權重和偏置，對最終誤差應負多少“責任”。
第四步使用優化算法，最著名的是梯度下降，來調整所有參數。梯度指明了“如何微調參數，才能使損失下降得最快”。優化器就按照這個方向，以一個小步長學習率來更新所有參數。
新權重=舊權重學習率梯度。
第五步對訓練數據集中的大量樣本，重複以上步驟，成千上萬甚至上百萬次。每一次迭代，模型參數都被微調一點點，整個模型的預測，就變得更加準確一點。最終，損失被降到最低，ai模型就“學會”了。
簡單來說，ai運算就是一個通過數據和算力，自動尋找最優數學函數的過程。
如此海量的矩陣運算，當然需要強大的算力支持。
ai算力服務器用得最多的就是gpu。
gpu是ai計算的基石，它擁有成千上萬個核心，極其擅長並行處理海量的簡單計算。例如矩陣乘法，速度要比cpu快了好幾個數量級。
可以說沒有gpu帶來的算力革命，就沒有現代ai人工智能的大爆發。
而李易實驗室裡的這台生物計算機，又和gpu的工作原理，和應用領域截然不同。
生物計算機的工作原理是，基於生物分子的相互作用，和反應進行計算，具有高度並行性和自適應性。
生物計算機適用於生物信息學、藥物研發、基因測序等需要高效處理，生物數據的領域。
gpu則是采用並行處理架構，擁有大量計算核心，能夠同時執行多個任務，適合處理大規模數據。
gpu被廣泛應用於圖形渲染、深度學習、科學模擬、數據分析等領域，處理需要大量並行計算的任務。
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