第八百三十章 接入，超級芯片！（第2/3頁）

神經元是一種生物組織，而不是一種機械產品。

所以從表面來看，它本身是比較脆弱的，經不起劇烈的顛簸和磕碰。

這就需要為神經元芯片設計一個比較堅硬的外殼。

其實無論是神經元芯片還是傳統的半導體芯片都比較脆弱。

傳統的半導體芯片，看著外觀比較堅硬，實際上如果你讓芯片有磕碰，一樣會失去工作能力。

第二個缺點就是神經元芯片的邏輯、數據運算能力比較弱。

這裏指的比較弱，並不是它沒有辦法計算高難度的邏輯或者是數學，而實際上速度比較慢。

這在當初開發神經元計算組的時候就發現了。

以一道高數題為例子。

神經元芯片和已經設定了程序的傳統半導體芯片同時運算，那麽肯定是傳統的半導體芯片，在短時間內就能夠給出答案。

但是並不意味著神經元芯片無法計算，只要給他足夠的時間，他也能夠將正確的答案算出來。

當然，神經元芯片還有一個特點。

那就是不斷的自我學習能力。

比如某種特別困難的問題，如果你沒有給半導體芯片預測程序，那麽半導體芯片是無論如何都算不出來的。但是。

就算是芯片搭載的計算機載體有類似的計算應用程序，半導體芯片也是沒有辦法計算的。

但如果是神經元芯片神經計算過類似的運算，或者是有相關的基礎，那麽她自己很有可能會實現自我學習，完成計算。

只是目前在實驗室，神經元芯片的這樣一種自我學習功能，被實驗室給閹割限制了。

閹割和限制之後神經元芯片也擁有自主學習的意識。

但是沒有獨立的人格，也不會形成為獨立的人格。

無法形成獨立的人格，就沒有自我意識。

那麽神經元芯片就終究是一種計算芯片，而並不是一個獨立的生命體。

生命科學和醫學實驗室在和芯片實驗室聯合開發神經元芯片的時候，努力將半導體芯片的優勢和神經元芯片的優勢結合在一起。

所以他們通過特殊的方式進行芯片封裝形成了目前擺在陳瀟面前的，被命名為“驚鴻”的生物芯片。

在封裝的過程之中，實驗室充分考慮了兩種芯片不同的優點，並且將該優點結合起來。

如此以來驚鴻生物芯片既有當初碳晶芯片超快的運算能力，也擁有神經元芯片豐富的情感。

屈萍說道：“我們將驚鴻芯片用於PC領域，並且讓她和小熒語音助手相結合，能夠明顯的感覺到，小熒語音助在學習能力和情感交流上面得到了極大的加強，比起當初依靠語言庫識別語言並且進行自動回復要強了無數倍。”

“能夠明顯察覺到的改變就是，小熒語音助手的學習能力更強，更加像一個人。”

屈萍將相關的測試報告遞到了陳瀟的面前。

陳瀟閱讀這報告，發現在測試的過程之中。

小熒語音助手僅僅只用了半個小時，就完全適應了主人的表達意圖，理解主人要表達什麽，並且及時給予反饋。

這種學習速度就非常的快了。

反饋的內容十分的準確，要比之前從語言庫中找出語言進行組織，要靈活的多。

而且反饋的內容並非是長天科技的服務器之中提前設定的某種要素，而是小熒語音助手依托於生物芯片，在不斷的學習之中自我創造的反饋內容。

只能夠讓用戶擁有更好的設備使用體驗。

而且這只是將生物芯片應用在PC設備上，如果將生物芯片應用於手機或者是智能居家等場景，那麽人類夢寐以求的人工智能將會很容易實現。

什麽是人工智能？

並不是能夠簡單的計算一些邏輯場景就叫做人工智能。

人工智能一個最關鍵的要素就是人機交互。

也就是用戶對機器表達機器對用戶進行一個合理的反饋，並且機器在不斷的和人類的反饋之中獲得提高，最終是越來越像一個計算能力非常強的擁有情感化表達的人。

屈萍說道：“我們在測試生物芯片的過程之中，還有一個意外之喜——那就是信息的存儲。”

“在過去我們的所有的信息都是存儲在碳晶存儲設備上，是以數據化的形式進行存儲的。”

“但這一次我們在使用生物芯片的時候，發現很多信息並沒有按照我們設定的要求存儲在碳晶設備上，而是直接存儲在了芯片自身之中。”

“其存儲方式十分的奇怪，並不是一個一個獨立的數據，而是一個關鍵的要素。”

“當生物芯片所需要調用一些數據時，會很自然的將這些要素組合在一起，且對其呈現。”

“目前我們正在想辦法研究這一種存儲原理，而且我們有預感，這樣一種存儲方式性能將遠遠超過過去的半導體存儲方式，其存儲的數據量到底有多大？我們到現在還沒有辦法去評估。”