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“我想我們需要從底層對人工智慧技術進行最佳化，而不僅僅是演算法層面。”

“這不僅僅需要演算法和資料層面進行創新，在硬體層面也同樣需要創新。”

“我們需要華國的生物儲存技術，生物儲存技術能大幅減少演算法的運算時間。”

“另外生物儲存技術蘊含的不僅僅是儲存，生物儲存實現了生物計算機也不會遠。”

“我有種預感，強人工智慧的未來在於硬體層面的革新，強人工智慧的出現很有可能需要生物計算機。”

懷爾斯帶領的團隊已經在演算法層面往前推進了一大步，但是受限於硬體，最佳化後的演算法甚至不如現有的演算法在資料層面表現的好。

這不是演算法的問題，而是硬體。

多層神經網路早在1969年就已經出現了，但是一直到近十年隨著算力和雲計算的普及，多層神經網路才大規模落地。

人類對人工智慧的態度經歷了有趣的轉變。

人工智慧自從被定義起，藍星人對他寄予了厚望。

當人工智慧的概念被提出後，科幻作家和民間對人工智慧的看法是警惕和懷疑。

在科幻作品裡，人工智慧不管設計的如何嚴密，總是會失去控制，進而威脅到人類的生存地位。

民間也擔心人工智慧的普及會讓大部分人失去工作。

這種印象的形成不僅僅是影視作品和媒體們的渲染，也有人們認知與實際情況存在差距有關。

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