Nowe badania z Johns Hopkins pokazują, że odpowiednia architektura AI może odzwierciedlać aktywność ludzkiego mózgu nawet przed treningiem. To pokazuje, że inteligencja nie jest budowana tylko przez brutalne dane i obliczenia. Ale architektura to tylko połowa równania. Te modele wciąż potrzebują rzeczywistych, różnorodnych, opartych na ludziach danych, aby uczyć się efektywnie. To jest luka, którą wypełnia Perceptron. Nasza zdecentralizowana sieć danych zapewnia wysokiej jakości globalny sygnał, na którym polegają te modele nowej generacji. Modele przypominające mózg potrzebują danych przypominających mózg, a Perceptron dostarcza fundament danych, który czyni je naprawdę inteligentnymi. Czy uważasz, że przy odpowiednich danych AI kiedykolwiek będzie w stanie myśleć jak ludzki mózg?