第222章 破碎美好的真实 (第3/3页)

人随之而忙碌。

    毕竟再有七年甚至是七年以上信息优势的情况下。

    林灰的很多努力都是踩在巨人的肩膀上的。

    站在巨人的肩膀上，林灰可以够得比别人更高，看得比别人更远。

    就拿自动文本摘要来说吧。

    这个时空的科研人员在处理自动文本摘要问题的时候可能会仅仅局限在文本摘要这一块。

    但林灰想得却要更多。

    文本摘要的不断迭代人们会对摘要的准确度提出更高的要求。

    而对神经摘要准确度的更高要求连带着会对神经网络学习产生更高水平的要求。

    而神经网络方面即将到来的突破将催生人工智能的兴盛。

    更进一步，一共智能的兴盛又会对新的硬件提出要求。

    毕竟神经网络的逻辑还是和传统的计算机逻辑有区别的。

    举个栗子，神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯·诺依曼计算机的工作速度，前者为毫秒量级。

    后者的时钟频率通常可达10的八次方Hz或更高的速率。

    但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而在许多问题上可以做出快速判断、决策和处理，其速度可以远高于串行结构的冯·诺依曼计算机。

    人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理的特征，可以大大提高工作速度。

    此外，人工神经网络的兴起对分布式方面的研究也有要求。

    人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，也即信息储存在神经元之间连接强度的分布上,存储区与运算区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡，但不影响大脑的功能,局部损伤可能引起功能衰退，但不会突然丧失功能。

    冯·诺依曼计算机具有相互独立的存储器和运算器，知识存储与数据运算互不相关，只有通过人的编程给出指令使之沟通，这种沟通不能超越程序编写者的预想。元件的局部损伤或程序中的微小错误都可能引起严重的失常。

    人工神经网络的原理与应用人类大脑有很强的自适应与自组织特性。

    后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。

    如盲人的听觉和触觉非常灵敏，聋哑人善于运用手势，训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。

    冯·诺依曼计算机强调程序编写，系统的功能取决于程序给出的知识和能力。

    显然，对于上述智能活动要加以总结并编制程序将十分困难。

    人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。

    在学习和训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同功能。

    人工神经网络是一个有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。

    神经网络硬件的研究与发展要真正实现神经网络计算机，则神经网络芯片设计与生产技术必须有实质性的进展。

    目前，在单片上集成数百个神经元的制作技术已经没有困难，但这种水平与神经网络实际应用的要求尚有较大距离。

    神经网络硬件设计和理论研究相比，要落后很多。

    因此，这也是神经网络研究发展的重要方向之一。

    在这方面，光学技术是实现神经网络及神经计算机的一个比较理想的选择。

    因为光学技术具有非常好的固有特性，主要体现在：高驱动性﹑较高的通信带宽以光速并行传递信息等。

    虽然光学神经计算机实现技术目前还不成熟，其商品化大规模实现还有待时日。

    但这就是未来。

    谁洞察了未来的先机，谁就终将胜利。

    之前林灰搞得生成式摘要算法，无形之中调动世界上众多科研机构的忙碌不正说明这一情况么？

    这种现象用后世的话叫什么呢？

    对，没错，就是“卷”。

    重生者不当卷王，难道带头躺平么？

    迟早卷死这个时空所有的敌对势力。

    不过也无所谓了，前世林灰已经不知道为了多少屁事熬过通宵了。

    现在即便是熬夜，林灰也是属于为了自己奋斗。猪熊的穿越：2014

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