然而人脑在算⛞🛣力方面却是非常的差,甚至比不上最普通的计算器。

    若是人脑的算力全开📦🝊,也不是不可以,只不过那可能会因为直接高温过热🍷🌫而发烧,要采取物理降温的模式了🚍。

    所以🇛人脑也是一个生物计算机,特点是算力低但是运算逻辑和架构好。

    而电子计算机的运算方面,虽然非常的强大了,然而在学习逻辑和运算逻辑方面,依旧是要人类来编写和升级改造,所以高算力,但🉐🆟是却没什么智商,要靠着🂂🋼🞪后期的学习才行。

    所以市面上的人工智能,即便是学习能力再厉害,也总有🎦将知识学习完毕的那一天,它们的所有能力,都是在现有的数据库的支撑下,所完成的。

    他🊠们并不会去试着创造,即便是有了创造的能力,那也只是局限于现有的科学体系和资料库,谈不上是创新。

    而且它们更多的像🋆🗂是一面镜子一样,别人做什么,他就模仿什么。

    比如说一个人⛞🛣被打了一顿,他的第一反应是生气,然后再打回去。

    然而如果放在人工智能🈽🃲里面的话,它们被打之后,若是🂄🌐♵在大数据和资料库中,没有“生气”这个步骤的话,它们就不会生气,而是直接打回🕋🈆去。

    若是在大数据⛞🛣中也没有“打回去”这个步骤的话,那么同🎦样的他们也不会打回去。🈹🃍

    所以为什么要高算力,因为高算力可以最大可能的减少学习成本,同时针对情况作出相🟢应的调整和改变。

    这也是它们🞛🔴🄷为什么即便是有了高算力,但是却依旧没有“智能”这一个特点的原因。

    因🊠为它们就像是一面镜子,别人做什么,它就🜎会学什么,别人若是不做,它就完全不会。

    无论是什么等级的人工智能,都逃脱不了这个最基🇠🙾本的逻辑,毕竟靠着电子的0🖅🐋♺和1进制,是没法诞生真正的感🉫🊑🏣情的。

    当然了,也可以针对特定的情况,添加特定的指令让人工智能做出特定的🍷🌫反应,然而这个😪🄎样子的话工作量就会大大增加。

    你总不可能为了让人工智能“智能”起💕来,就针🃽🝍对各个情况做出调整和添加吧?

    这是不现实的事情。

    而他金🈙⚔斯利博士的人工智能可不一样了,他的方案是先有“人工”,才有“智能”。

    现在他的实验也已经成功了,虽然并不是那么完🃽🝍美,但是不管怎么说,他🍷🌫也是成功研究出来了人工智能🚧🕮🍀。

    低算力+高效的运算逻辑的人工智能。

    现在很多🀤⚜💒人搞人工智能都陷入了一个误区,那就是要高算力才是真正的人工智能。