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第637章 新人工智能曙光的惊人表现（第2页）

回答的题目。

这些不满意与差评的回答是重要的数据资料，人工智能“曙光”

的研发团队的任务就是根据这些不满意与差评进行改良调整人工智能。

最终下次出现同样类似的问题，那人工智能“曙光”

的回答就能让用户满意。

所以人工智能“曙光”

从发布到现在实际一直是在不停更新的状态，也因此人工智能“曙光”

的参数模型数量是越来越多了，每一日都会增加。

而此时他们却拿出了能难倒老人工智能“曙光”

的难题来询问新人工智能“曙光”

，这从表面上看是脱裤子放屁。

毕竟新人工智能“曙光”

的知识都是来自于老人工智能“曙光”

，理论上老人工智能“曙光”

不会做与做不好的问题，新人工智能“曙光”

理论上也应该做不好。

但每一个人工智能都是不同的，哪怕他们的算法架构乃至硬件都一样，那他们也是不同的。

之所以会不同，原因在于人工智能回答问题的时候也是一次深度学习的过程，在这个过程中人工智能会得出经验。

而得出经验的过程受制于原先的经验与解题思路，懂得知识多时得出的经验与懂得知识少时得出的经验也是不同的。

用通俗的话语来说就是双方的思考方式是不相同的，最终每一个人工智能“曙光”

都是特别的，是不同的。

所以老人工智能“曙光”

回答不了的问题，对于新人工智能“曙光”

来说不一定不能回答。

而且新人工智能“曙光”

的算法架构并不是原先算法架构，而是林晨根据忆阻器架构为主，超导量子计算机为辅的改进型新架构。

而忆阻器超级计算机这东西本质就类似于人脑神经突触的运作原理，实际更加贴合人脑snn脉冲型神经网络。

理论上在这种snn脉冲型神经网络结构下，新人工智能“曙光”

的聪明程度应该会更高！

所以他们虽然都有一个“曙光”

的名字，但他们无论是硬件还是算法架构实际上本质已经不同了，这更拉大了双方的差距。