约翰霍普金斯大学的新研究表明，正确的AI架构可以在训练之前就模拟人脑活动。这表明，智能并不是仅靠强大的数据和计算能力构建的。 但架构只是方程的一半。这些模型仍然需要真实世界、多样化、以人为基础的数据才能有效学习。 这是Perceptron所填补的空白。 我们的去中心化数据网提供了这些下一代模型所依赖的高质量全球信号。 类脑模型需要类脑数据，而Perceptron提供了使它们真正智能的数据基础。 你认为有了正确的数据，AI是否能像人脑一样思考？ 来源：