神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算，那么肯定是传统的半导体芯片，在短时间内就能够给出答案。
但是并不意味着神经元芯片无法计算，只要给他足够的时间，他也能够将正确的答案算出来。
当然，神经元芯片还有一个特点。
那就是不断的自我学习能力。
比如某种特别困难的问题，如果你没有给半导体芯片预测程序，那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。
就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序，半导体芯片也是没有办法计算的。
但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算，或者是有相关的基础，那么她自己很有可能会实现自我学习，完成计算。
只是目前在实验室，神经元芯片的这样一种自我学习功能，被实验室给阉割限制了。
阉割和限制之后神经元芯片也拥有自主学习的意识。
但是没有独立的人格，也不会形成为独立的人格。
无法形成独立的人格，就没有自我意识。
那么神经元芯片就终究是一种计算芯片，而并不是一个独立的生命体。
生命科学和医学实验室在和芯片实验室联合开发神经元芯片的时候，努力将半导体芯片的优势和神经元芯片的优势结合在一起。
所以他们通过特殊的方式进行芯片封装形成了目前摆在陈潇面前的，被命名为“惊鸿”的生物芯片。
在封装的过程之中，实验室充分考虑了两种芯片不同的优点，并且将该优点结合起来。
如此以来惊鸿生物芯片既有当初碳晶芯片超快的运算能力，也拥有神经元芯片丰富的情感。
屈萍说道：“我们将惊鸿芯片用于PC领域，并且让她和小荧语音助手相结合，能够明显的感觉到，小荧语音助在学习能力和情感交流上面得到了极大的加强，比起当初依靠语言库识别语言并且进行自动回复要强了无数倍。”
“能够明显察觉到的改变就是，小荧语音助手的学习能力更强，更加像一个人。”
屈萍将相关的测试报告递到了陈潇的面前。
陈潇阅读这报告，发现在测试的过程之中。
小荧语音助手仅仅只用了半个小时，就完全适应了主人的表达意图，理解主人要表达什么，并且及时给予反馈。
这种学习速度就非常的快了。
反馈的内容十分的准确，要比之前从语言库中找出语言进行组织，要灵活的多。
而且反馈的内容并非是长天科技的服务器之中提前设定的某种要素，而是小荧语音助手依托于生物芯片，在不断的学习之中自我创造的反馈内容。
只能够让用户拥有更好的设备使用体验。
而且这只是将生物芯片应用在PC设备上，如果将生物芯片应用于手机或者是智能居家等场景，那么人类梦寐以求的人工智能将会很容易实现。
什么是人工智能？
并不是能够简单的计算一些逻辑场景就叫做人工智能。
人工智能一个最关键的要素就是人机交互。
也就是用户对机器表达机器对用户进行一个合理的反馈，并且机器在不断的和人类的反馈之中获得提高，最终是越来越像一个计算能力非常强的拥有情感化表达的人。
屈萍说道：“我们在测试生物芯片的过程之中，还有一个意外之喜——那就是信息的存储。”
“在过去我们的所有的信息都是存储在碳晶存储设备上，是以数据化的形式进行存储的。”
“但这一次我们在使用生物芯片的时候，发现很多信息并没有按照我们设定的要求存储在碳晶设备上，而是直接存储在了芯片自身之中。”
“其存储方式十分的奇怪，并不是一个一个独立的数据，而是一个关键的要素。”
“当生物芯片所需要调用一些数据时，会很自然的将这些要素组合在一起，且对其呈现。”
“目前我们正在想办法研究这一种存储原理，而且我们有预感，这样一种存储方式性能将远远超过过去的半导体存储方式，其存储的数据量到底有多大？我们到现在还没有办法去评估。”
这一种数据的存储方式其实也比较容易理解。
以人为例子。
如果你是一名高三高考的学生，而且你的成绩非常的好，能够考上燕京大学或者是江州大学。
那么你大脑的存储的东西到底有多少？
除了日常的学习逻辑学习方法以及相关的资料以外，还有那无数段美丽的回忆（视频），无数个漂亮的片段（照片）。
有一些或许是模糊，但有一些必将记忆犹新。
这些所有的知识并不是类似于二进制存储机制那样一块一块的数据，而是那一些无数零散的元素，当你需要的时候将其组合在一起。
那么具体的容量会有多少呢？
将神经元的这种存储机制和传统的硬盘相比较。
目前人类的医学界对此还并没有了解透彻。
但是根据屈萍的实验室最新的研究成果，人类大脑存储容量至少在7.6亿TB的数据以上。
这是非常可怕的。
存储数据量的大爆发，也意味着信息量的大爆发。
而信息大爆发则意味着人类将来到一个崭新的时代。
在科技系统之中，陈潇对此已经有了一定的了解，甚至还知道了神经元储存信息的一些原理。
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