气，pu用几十亿晶体管，人脑有近千亿神经元，百万模拟神经元完全不够看呀。
    对面自然注意到了他的表情，并没有多做解释，坦然地笑了笑，“不是越复杂就越好的，采用什么模式才是最重要的。以现在的技术水平，说有几岁智力只是打比喻，根本不回事。4岁小孩可以经过训练升级成5岁小孩，ai可以么？”
    “蜜蜂研究了这么多年，也只能做出接近虫脑水平的芯片，在云端平台的支持下可以实现各种应用，或者把它当成本地加速器会比较好。”
    人工智能技术在上个世纪就曾经火热过一阵，语音识别、语音合成、笔迹识别等应用当时都已经出现，1997年ib深蓝超算打败国际象棋大师卡斯帕罗夫，更是让人们乐观地相信未来不远。然而等到相关产品真个上市，用户发现使用效果简直差的离谱大感失望，相关企业看到风头不好就都放弃了研究，倒是大学里还在坚持着。
    而随着计算机性能的提高，语音、指纹、虹膜等生物信息的识别终于变得可用起来，再加上智能手机对生物识别的强劲需求，使得公众和业界对ai重燃热情。ggle旗下深度学习实验室打造的超算打败围棋冠军，一下子让深度神经网络nn、卷积神经网络nn成了网络热词，从中
 <本章未完请点击"下一页"继续观看!>