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第317章 人类大脑大模型(第2页)

现在来看,这技术可要比他们以为的无人驾驶值钱得多。

如果仅仅只是无人驾驶,各家和14相差都不远。

是完全有可能通过硬件来弥补的。

像很多新能源车企都在搞的光学卫星组网,从硬件层面来弥补算法的缺陷,离L4的差距已经很小了。

因此开源这项技术,对老中来说没太大损失,还可以把原本没有那么热衷于搞新能源的阿美利肯、欧洲和霓虹强行拉入到新能源车赛道中来。

油车在无人驾驶上有着天然缺陷。

但如果是像陈元光所说,那从根本上大家的观点都要经过一次重塑。

“元光,我对人工智能技术是彻头彻尾的门外汉,虽然听你们这些专家讲过很多课,但对专业的认识还是和你们有很大差距。

我想问下,它的应用场景有哪些,你可以简单说一下吗?

另外就是在军事领域的话,它能做到什么。”

陈元光说:“hBm是可以进化的。

不同工种的技术难度不同,比如建筑工人、纺织业工人,这类简单机械重复,它是完全能胜任。

司机的含金量稍微高一点,现在来看它胜任的也不错。

对于电工、钳工这些精度要求更高的工种,它去胜任不仅仅需要算法的进化,还需要硬件层面的进化,像负责视觉的摄像头精度的提高,手指上力传感器的精度提高等等。

包括它的大脑算力的提高。

这会是一个整体性的提高。

对我来说,它短期内最大的用途就是月球上的建筑工人,负责构建月球基地。

中期来看,我们的空间站会以机器人为主,负责太空采矿设备的维修和空间站的维护。

军事上,我认为不划算,机器人造价高,执行任务的效率不高,鲁棒性更是严重不足,在我看来,远不如机械狗和无人机。

少数可以用来做抢险救援工作,但本质还是成本问题,从成本来说,它替代司机都太贵了。”“鲁棒性是指?”

“不好意思,这是指在异常情况下系统生存的能力,可以理解成稳定性。

总之这类精密仪器在战场上稳定性都不好。”陈元光说。

“元光,我原本也是支持技术开源的,但我在听过之后,我会觉得这项技术潜力巨大。

我的想法出现了比较严重的动摇,我想在座很多同僚们想法应该和我类似。

希望你能够帮助我们大家厘清一下技术开源的好处。”

陈元光笑了笑:“本身这也是这次来这里最大的目的。

很多东西通过视频是说不清楚的,面谈是最好的方式。

我想先谈一下,过去围绕人工智能研究,都是尽可能把机器去模拟人。

计算机在很多方面都有优势,最典型的应该要属信号传输度。

人类神经元的信号传输是一个电化学的过程,它的度是1ooms,而硅基芯片中的电信号传输度接近光的7o%,也就是两千万米每秒,拓扑半金属的电信号传输度就更惊人了,能够接近光的9o%。

而人体神经元在信号传递过程中的误差概率是百分之一,硅基芯片的误差是四十二亿分之一,拓扑半金属芯片的误差还要更小。

芯片在信息处理的度和精度上有非常明显的优势。

在前两年的时候英特尔有一个神经拟态项目叫ha1apoint,用了11.5亿个数字神经元去模拟人类大脑。

哪怕用了这么多数字神经元,哪怕硅基芯片和人类神经元比起来有着天然优势,英特尔的ha1apoint仍然只能处理计算类问题,在神经拟态计算上表现得并不好。

反而是哈佛大学差不多同期做的一个叫Brainoare的项目,在模拟人类大脑上表现的更好。

哈佛的项目是把人类脑细胞和硅基芯片给结合起来,构建了被他们命名为Brainoap>

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