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第775节(第3页)

普通的半导体芯片是依靠电能驱动,而神经元芯片则是依靠生物能驱动。

为了能够保证神经元能够长久的保持健康的工作状态。

在设计神经元计算组的过程之中,生物实验室也利用了细胞的全能型技术,并且将联合菌落利用在了计算组之中。

所以使用神经元芯片的时候,并不是给芯片通电,而是给神经元芯片增加营养物质。

这就类似于你的大脑需要工作,要的并不是对大脑进行充电而是补充能量一样。

如此以来就能够保证神经元芯片在大部分场景都能够工作,甚至能够持续在无法通电的移动场景工作。

这意味着一轮新的移动智能终端设备即将来临。

但是神经元芯片也有两个缺点。

一个是芯片本身比较脆弱。

神经元是一种生物组织,而不是一种机械产品。

所以从表面来看,它本身是比较脆弱的,经不起剧烈的颠簸和磕碰。

这就需要为神经元芯片设计一个比较坚硬的外壳。

其实无论是神经元芯片还是传统的半导体芯片都比较脆弱。

传统的半导体芯片,看着外观比较坚硬,实际上如果你让芯片有磕碰,一样会失去工作能力。

第二个缺点就是神经元芯片的逻辑、数据运算能力比较弱。

这里指的比较弱,并不是它没有办法计算高难度的逻辑或者是数学,而实际上速度比较慢。

这在当初开发神经元计算组的时候就发现了。

以一道高数题为例子。

神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算,那么肯定是传统的半导体芯片,在短时间内就能够给出答案。

但是并不意味着神经元芯片无法计算,只要给他足够的时间,他也能够将正确的答案算出来。

当然,神经元芯片还有一个特点。

那就是不断的自我学习能力。

比如某种特别困难的问题,如果你没有给半导体芯片预测程序,那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。

就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序,半导体芯片也是没有办法计算的。

但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算,或者是有相关的基础,那么她自己很有可能会实现自我学习,完成计算。

只是目前在实验室,神经元芯片的这样一种自我学习功能,被实验室给阉割限制了。

阉割和限制之后神经元芯片也拥有自主学习的意识。

但是没有独立的人格,也不会形成为独立的人格。

无法形成独立的人格,就没有自我意识。

那么神经元芯片就终究是一种计算芯片,而并不是一个独立的生命体。

生命科学和医学实验室在和芯片实验室联合开发神经元芯片的时候,努力将半导体芯片的优势和神经元芯片的优势结合在一起。

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