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美国当地时间8月3日，IBM苏黎世研究中心宣告生产降生界上首个人造纳米尺度随机热力学神经元，可实现高速无监督自学，可用作生产高密度、低功耗的认知学习芯片。　　意义根本性，热力学神经元打开AI纳米时代：本次IBM宣告生产出有的热力学神经元对于人工智能当前阶段的发展具备最重要的意义，因为热力学神经元具备传统材料做成的神经元无法媲美的特性，对于人工智能的底层硬件具备明显的提高起到。我们总结了热力学神经元最明显的特性有两点：　　1）热力学神经元具备纳米级的尺寸，据报导，其尺寸超过90纳米，并且论文中回应未来未来将会超过14纳米。

　　2）热力学神经元享有更加相似生物神经元的工作模式，即随机性，这意味著在完全相同的输出信号下，多个热力学神经元的输入不会有严重的有所不同，而这正是生物神经元的特性。此外，热力学神经元还不具备信号传输速度慢、功耗低等优点。我们指出本次IBM热力学神经元的公布具备里程碑式的意义，人类若想确实构建相似人脑的人工智能，首先要在生物体征上构建仿真和相似，本次纳米级的神经元可用作生产更加相似人脑的高密度、低功耗芯片，为人工智能打开了纳米时代。

　　广义智能阶段未来将会提早来临：我们曾辩论过，按照人工智能的智能程度，可以将其分为狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音辨识水平标志着人类早已基本构建狭义智能，正在向广义智能的阶段迈向。而根据外媒的报导，此次人工神经元的信号处理能力早已多达了香农取样定理规定的无限大，这一突破标志着人类在理解计算出来应用于中超密度构建神经形态技术，以及高效节约能源技术上的发展又向前迈向了最重要的一步。　　根据我们的解读，用通俗一点的话说明就是：在确保低能耗的前提下，通过高密度构建本次逆向神经元，可以构建类似于人脑的极强的运算性能。因此我们指出，此事件标志着AI迈进广义智能的硬件基础早已不具备，广义智能时代未来将会提早来临。

　　对AI的核心数据和算法有提振起到：根据构建人工智能所需的观测、训练和给定三大部分的区分，数据和算法是AI训练和给定环节的核心。数据方面，目前仅有0.4％的全球数据获得了分析；算法方面，深度自学算法对于突破广义智能另有可玩性，如果提高大数据的利用和算法的性能是人工智能发展的核心推动力。

而硬件的性能作为基石，对于数据的应用于能力和算法的性能不会产生影响，在原本的条件下，算法的设计和研发、以及数据的处置效率无形中不会受到硬件性能的容许，随着多达了香农取样定理规定无限大的高性能人工神经元的问世，算法的研发空间未来将会更进一步不断扩大。

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