Christakis 指出，像AlphaGo 这样非常复杂的人工智能程序可能会帮助人类棋手玩得更好，但在这个实验中，即使是这些简单而乏味的机器人也帮助人类棋手实现了他们的目标。图3d所示为在天机芯片上测试不同网络模型和通用处理单元的测试结果。
在第三阶段，SEG涂层平台在1600C和1巴的Ar中生长，其中阶梯聚束和阶梯流产生大的原子平坦平台，并且缓冲层在C面和C面之间建立的准平衡条件下生长。 Si平面。实验结果表明，混合有机器人的网络和所有节点均由人类控制的网络表现相似，但中心有3 个机器人的网络，并且这3 个机器人在10% 的时间内随机选择节点颜色（以下简称为“对于3 个机器人”） -center bot（10%网络），性能最好。
1、中国芯片使用了吗
当然，ANN也有特殊类型的芯片来提高当前深度学习运算的效率。这就是深度学习芯片，比如大家都知道的寒武纪。第一阶段，将芯片在真空中加热至900，持续约25分钟，以清洁表面；舒拉克说，碳纳米管的固有缺陷多年来一直是该领域的“祸根”。
2、中国芯片ete
天机芯片既可以支持基于计算机科学的机器学习算法，也可以支持基于神经科学的生物模型，并且可以自由集成各种神经网络和混合编码方案，实现包括SNN和ANN在内的多种网络之间的无缝通信。该微处理器基于Shulaker 和其他研究人员六年前设计的先前版本，该版本只有178 个CNFET 在单个数据位上运行。天机芯片采用28nm半导体工艺制造，面积为3.83.8平方毫米。
3、nature光电芯片
为了查明随机人工智能是否可以帮助人类协调工作，耶鲁大学社会学家和系统工程师Hirokazu Shirado 以及社会学家和医生Nicholas Christakis 进行了一项实验。 Spaun的每个部分都是一个人工神经网络，可以对应真实的大脑区域。例如，视觉输入对应V1-V4视觉皮层，它将真实的视觉信息压缩成低维码（每个图像称为这个空间中的一个点称为指针）。
“我们得到了相同的结果，”研究作者克里斯塔基斯说。 “对我来说，这是一个美好的结果。”使用这种混合模型所增加的额外开销可以忽略不计，因为Tianjic 可以自然地在FCore 中实现异构转换。虽然没有人能说碳纳米芯片何时可用，但舒拉克表示可能会在五年内。各个独立模块占用的芯片面积，包括axon、电流、信号、路由器、控制器等芯片开销，如图3b所示。