Nghiên cứu mới từ Johns Hopkins cho thấy rằng kiến trúc AI đúng có thể phản ánh hoạt động của não người ngay cả trước khi được đào tạo. Điều này cho thấy rằng trí thông minh không chỉ được xây dựng bằng dữ liệu và tính toán thô bạo. Nhưng kiến trúc chỉ là một nửa của phương trình. Những mô hình này vẫn cần dữ liệu thực tế, đa dạng, có nguồn gốc từ con người để học tập hiệu quả. Đây là khoảng trống mà Perceptron lấp đầy. Mạng lưới dữ liệu phi tập trung của chúng tôi cung cấp tín hiệu toàn cầu chất lượng cao mà những mô hình thế hệ tiếp theo này phụ thuộc vào. Các mô hình giống như não cần dữ liệu giống như não, và Perceptron cung cấp nền tảng dữ liệu giúp chúng thực sự thông minh. Bạn có nghĩ rằng với dữ liệu đúng, AI sẽ bao giờ có thể suy nghĩ như não người không?