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第775节（第3页）

&esp;&esp;第二个优点就是能量承载方式不一样。

&esp;&esp;普通的半导体芯片是依靠电能驱动，而神经元芯片则是依靠生物能驱动。

&esp;&esp;为了能够保证神经元能够长久的保持健康的工作状态。

&esp;&esp;在设计神经元计算组的过程之中，生物实验室也利用了细胞的全能型技术，并且将联合菌落利用在了计算组之中。

&esp;&esp;所以使用神经元芯片的时候，并不是给芯片通电，而是给神经元芯片增加营养物质。

&esp;&esp;这就类似于你的大脑需要工作，要的并不是对大脑进行充电而是补充能量一样。

&esp;&esp;如此以来就能够保证神经元芯片在大部分场景都能够工作，甚至能够持续在无法通电的移动场景工作。

&esp;&esp;这意味着一轮新的移动智能终端设备即将来临。

&esp;&esp;但是神经元芯片也有两个缺点。

&esp;&esp;一个是芯片本身比较脆弱。

&esp;&esp;神经元是一种生物组织，而不是一种机械产品。

&esp;&esp;所以从表面来看，它本身是比较脆弱的，经不起剧烈的颠簸和磕碰。

&esp;&esp;这就需要为神经元芯片设计一个比较坚硬的外壳。

&esp;&esp;其实无论是神经元芯片还是传统的半导体芯片都比较脆弱。

&esp;&esp;传统的半导体芯片，看着外观比较坚硬，实际上如果你让芯片有磕碰，一样会失去工作能力。

&esp;&esp;第二个缺点就是神经元芯片的逻辑、数据运算能力比较弱。

&esp;&esp;这里指的比较弱，并不是它没有办法计算高难度的逻辑或者是数学，而实际上速度比较慢。

&esp;&esp;这在当初开发神经元计算组的时候就发现了。

&esp;&esp;以一道高数题为例子。

&esp;&esp;神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算，那么肯定是传统的半导体芯片，在短时间内就能够给出答案。

&esp;&esp;但是并不意味着神经元芯片无法计算，只要给他足够的时间，他也能够将正确的答案算出来。

&esp;&esp;当然，神经元芯片还有一个特点。

&esp;&esp;那就是不断的自我学习能力。

&esp;&esp;比如某种特别困难的问题，如果你没有给半导体芯片预测程序，那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。

&esp;&esp;就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序，半导体芯片也是没有办法计算的。

&esp;&esp;但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算，或者是有相关的基础，那么她自己很有可能会实现自我学习，完成计算。

&esp;&esp;只是目前在实验室，神经元芯片的这样一种自我学习功能，被实验室给阉割限制了。

&esp;&esp;阉割和限制之后神经元芯片也拥有自主学习的意识。

&esp;&esp;但是没有独立的人格，也不会形成为独立的人格。

&esp;&esp;无法形成独立的人格，就没有自我意识。

&esp;&esp;那么神经元芯片就终究是一种计算芯片，而并不是一个独立的生命体。

&esp;&esp;生命科学和医学实验室在和芯片实验室联合开发神经元芯片的时候，努力将半导体芯片的优势和神经元芯片的优势结合在一起。

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