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人工智能和信息技术的课程区别

课程内容以及侧重点不同。

信息技术（Information Technology，简称IT）

是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件；

人工智能（Artificial Intelligence）

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能和信息技术的区别在于主干课程差异较大。人工智能要学习视听觉信号处理、模式识别与深度学习、视听觉信息理解等课程，很多课程都和人的行为相关；计算机专业则主要学习计算机系统、计算机网络等课程，大多和计算机有关。开设时间不同。人工智能专业是依托学校计算机专业发展而产生的，是2019年才新增的专业，而哈工大的计算机专业早在1956年就已经开设。前者还处在不断探索之中，而后者已经非常成熟。

人工智能CPU和没有人工智能的CPU在体验上有什么差别

你这问题比较专业。具体的手机体系、零部件不是十分清楚，但可以说一点“大话”供你参考。

当前的所谓人工智能都是数理逻辑下的计算机程序，或就是按某种数理逻辑策略下的数据搜索程序。只不过分工明确，更专业而已。

计算机核心部件就是CPU，即逻辑运算单元，用来执行数理逻辑命令的。计算机为什么能自动工作，运行程序就是有CPU的缘故。所以说，无论什么人工智能器件，你都必须有CPU。

你所说的人工智能CPU，可能是专用的，内化了一些成熟搜索算法的，针对特定信息处理的CPU。像所谓GPU，就是图像搜索识别的专用CPU。虽然，还是数理逻辑运算器件，但内化了图像信息的辨识和搜索策略和逻辑。就是个专用图像识别软件。手机里装这么个程序，你手机就有什么图像AI了。类似的还有语音AI。

目前兴起了一种NPU，就人工神经网络专用逻辑器件，多数也就是一个软件程序。用程序拟合出人工神经网络功能，其搜索策略就是马甲BP算法---深度学习。这种东西仍然没突破线性可分障碍。也就是说，对简单问题，数据空间较单调，搜索到全局最优值无什么困难。比如说，简单对话，“不使诈”的对话；下个围棋；简单路况下开个AI汽车；这都没什么问题。实际上，我们遇到的数据空间是非常复杂的，就像无数的山峰和沟谷，而且，山叠着山，沟套着沟。这时，目前的AI，无论你多么深的学习，你都找不到其中的最优值。围棋数据空间，只是拓扑空间巨大而已，但还是相当“平坦”的，所以，现在人类暂时下不过它。手机中，比如图像识别和语言识别，在实际中遇到的问题，可能其数据空间很复杂，也就是其信息空间很“不平坦”，这时，智能手机就会出现判断失误，或死机现象(逻辑判断死循环)。

总之，手机等所谓智能电器，功能越多，所谓“智能”越高，出故障率越大。当然，“高智商”手机用起来还是方便一些。

想题主的问题是问有没有NPU对于一个SoC的影响吧？

因为首先，CPU只是中央处理器，它只是一个处理元件，而人工智能是一个算法，是在CPU上层的软件层面的东西，两者不存在是否包含的关系，所以不会有有没有这种事情发生。另外，人工智能说白了也就只是重复性大数据推算的一种算法，一般CPU都是可以支持的，只是CPU算力不同会导致算法的性能不同，算法对CPU的负荷不同，就会导致诸如发热等问题，但这就是题外话了，只要有CPU，一般来说就都可以进行目前来说的AI运算。

另外，现在几乎没有单纯设计CPU的，都是直接设计SoC，SoC里面必然会有GPU，所以没有必要把AI的计算任务交给CPU，GPU对于这种问题的处理要来得更熟练和快速，更适合进行这种重复性计算。所以只要是搭在了SoC的设备，理论上都可以进行AI运算，唯一的限制可能就是算力实在太差，支撑不住，会发热、卡顿等，那就是硬件性能问题了。

而NPU是一种ASIC，它无法执行GPU的图形渲染工作，也无法执行CPU的指令集功能，NPU所能做的，就会被特化过的神经网络计算。NPU的设计思路和CPU和GPU都不相同，它对于神经网络如CNN、DNN等和机器学习模型的支持十分全面，运算起来速度快、效率高，而且功耗很小，在SoC中集成NPU可以极大地提高AI的运算效率和性能，所以现在的SoC基本上都会集成一个NPU在里面，来完成可能需要的AI计算任务。

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