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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-01 20:18:13 点击:51273次

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此次,研究人员首先从杏鲍菇中培育出菌丝体,并引导其在布满电极的3D打印支架上生长。相互连接的菌丝体会对环境变化产生电脉冲,类似于大脑中神经元交流时所产生的信号。由于菌丝体网络与电极相连,因此其电脉冲能与计算机接口进行通信。接着,计算机将这些电脉冲转换为数字指令,并传送到机器人的阀门和电机等部位,指示它们执行前进等操作。

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    最深的感受就是,人工智能与数学,须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上,比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论,而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法,为人工智能提供了大量的算法工具。同样的,人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题,从而更高效地解决数学难题,推动数学领域的发展。例如,人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索,从而找到人类数学家可能忽略的新定理,也可以通过数理逻辑,完成复杂且漫长的数学推导与计算,提高解决问题的效率。

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