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第637章 新人工智能曙光的惊人表现（第2页）

时，不满意乃至差评人工智能“曙光”

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，导量子计算机为辅的改进型新架构。

而忆阻器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。

“不知道具体效果怎么样？”