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简而言之,机器学习是人工智能的核心驱动力,它通过从海量数据中提取有价值的信息,帮助人类做出预测、判断和生成所需的内容,从而提升任务处理效率,将人力从繁重、重复、低级和危险的劳动中解放出来。2024年的诺贝尔物理学奖颁给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。展望未来,机器学习通过不断发展,必将为人类社会带来更大惊喜。
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实验结果显示,当模仿了大脑中的神经递质爆发的化学脉冲开始重复,而非简单地延长时(就像脑中的神经元在人们间歇性地学习,而非一次性地填鸭式学习时所表现的那样),这些非大脑细胞是能够做出响应的。具体来说,当脉冲以重复的、间隔的形式传递时,它们能比一次性传递相同的脉冲更为强烈地、更长时间地激活“记忆基因”。
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