人脑传递信号，是电信号与化学信号同时进行，在传播速度上，要远远慢于纯电信号。
可是人脑的计算量，换算成计算机模式，大家会发现，计算机需要用更大的计算量来模拟人脑思维模式。
这是为什么？”
这位老师一上来就抛出了这样的问题。
当然来，他说出这种问题，并不想让姜晨回答，只是自问自答而已。
“主要的原因在于计算机算法的局限性，计算机算法的局限性，主要原因在于硬件的局限性。
真正能仿人工智能的，并不是软件算法，往往更应该被发展的，应该是硬件！”
这位老师的话，让姜晨眼前一亮。
确实是这样，一块CPU的逻辑架构，直接决定了电路可实现的最复杂逻辑运算。
比如一百除以十，一些CPU硬件不支持这种算法计算，所以就需要在软件上下功夫，通过编程的方式，最终让CPU得出一个正确答案。
可是对于高性能CPU而言，一百除以十这个算法，通过硬件就可以直接计算出来了。
如此一来，计算速度差异一下子就体现出来了。
这就是为什么超级计算机一般都很大，因为他们将很多复杂逻辑的计算，直接在做在了硬件上。
省去了软件计算，计算的速度一下子就上去了。
“对于初级人工智能的界定，我们规定可以模拟相当于人类千分之一神经元的系统，可以称之为初级人工智能系统，想要完成这项设计，需要从硬件级软件两个方面同时入手……”
姜晨听得非常认真，这位老师的讲解也很到位。
本来就有大量程序设计方面知识的姜晨，在听这门课的时候，至少软件方面，他听的很顺利。
不知不觉，五个小时就过去了。
整个一门初级人工智能课程，被他一下子听完了。
“呼，原来这才是真正意义上的初级人工智能。”
听完课程之后，他才算对初级人工智能有了一个全面的认识，至少在方向上，他已经准确把握了人工智能研发的正确方向。
他发现当今世界的人工智能研究方向有点偏，按照当前世界研发的方向走，是没有办法做出人工智能的真谛的。
学完了初级人工智能，姜晨给金继忠回了个电话，让他明天不用来林合市了，他明天会去燕京。
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