以当前和未来几年可实用化的AI应用来看:
- 那些依赖高速/迭代式/小规模的输入、不能或根本不需要达到拟合状态的推理场景,比如审美灵感中的差别视角(比如国画留白和渲染厚度,比如化妆师之于女顾客:)
- 对于几乎没有训练资料,但要求仿生的/高维的推理效率且超低功的场景:人脑神经元至少8-11维,生物的记忆并不局限在几个神经元细胞上,而是存储在高维度的神经元链接上,即这些记忆存在于链接的全息图,而不是节点;且脑电频率仅不到100Hz,极低功耗。因此,即使是目前paper中的类脑芯片,与人脑特性的距离也很大,主要体现在单个神经元算力低 vs. 神经元之间通讯的高维度,当前AI与脑神经元的仿生理论不是一个路线。
- 符合上面两点的场景,是当前甚至未来几年里的AI应用无法替代的。