在当今的信息时代，人工智能（AI）已经成为许多行业不可或缺的一部分，它通过处理大量数据和执行复杂任务来提高效率。然而，这种技术如何运作，以及它需要访问哪些类型的单位以便实现其目标，是一个值得探讨的问题。

首先，我们需要了解什么是“单位”。在这个上下文中，“单位”可以指任何能够提供数据、服务或者其他形式支持的人工智能系统所需资源的地方。这些资源可能包括但不限于数据库、硬件设备、软件工具以及专业知识等。

数据库

人工智能系统依赖于高质量的数据来训练模型并进行预测分析。在这一点上，数据库被视为它们获取必要信息和知识来源。这些数据库可能是内部管理的，也可能来自第三方提供商。在处理医疗健康记录时，AI会访问医院档案室；而金融交易分析则涉及银行和证券公司的历史交易记录。

硬件设备

为了运行复杂算法并快速处理大规模计算任务，人工智能系统依赖强大的硬件设备。这包括服务器集群、高性能图形处理单元（GPU）、专用芯片如TPU（Tensor Processing Unit）以及分布式计算网络。例如，在深度学习研究中，一些实验室会搭建自己的服务器阵列，而其他场合则使用云服务提供商提供的大型集群。

软件工具

除了硬件外，软件工具也是使AI能否有效工作至关重要的一环。这包括各种编程语言、开发框架以及特定于某一领域的问题解决方法。例如，对于自然语言处理任务，一些研究者会使用Python中的NLTK或spaCy库；而机器学习工程师们则常常利用Scikit-learn或TensorFlow进行模型构建与优化。

专业知识

最后，但同样重要的是专业知识和人类专家的参与。在一些情况下，即使有了最先进的人工智能技术，没有足够的人类理解力去指导决策过程也无法取得成功。此外，在某些复杂问题上，比如自主驾驶汽车，或是在医学诊断中识别罕见疾病的情况下，只有人类医生的经验才能帮助AI做出正确判断。

总结一下，上述提到的“单位”都是人工智能解决问题所必需的一个组成部分。当我们谈论到“人工智能一般去什么单位”，我们实际上是在询问它如何寻找并利用这些资源以达到其设计目的。无论是通过直接接入数据库还是借助云服务平台，无论是利用现有的硬件设备还是不断创新新的软体工具，无论是从专家那里获得宝贵建议还是自己学习新技能，都是一种持续适应环境变化和不断进步的手段。而这正是为什么说现代社会里，每个角落都充满了潜在的机会，为AI之旅注入活力与动力，让它变得更加强大，更具创造性，并且更能帮助人们改善生活质量。