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人工智能系统的发展越来越受限于其硬件水平，而新问世的超导光子电路模仿了脑细胞之间的联系，其运行速度可达人类脑细胞的3万倍，可工作所需的能量却只有人类脑细胞的千分之三。 在人工神经网络中，神经元组件会接收传输的数据并协同解决诸如人脸识别一类的问题。在该过程中神经网络会反复调整神经元之间的突触连接，优化解决方案。随着时间推移，网络会模仿人脑的学习过程，找出最适合计算结果的模式，然后将其作为默认值。而在人工智能系统遇到的硬件挑战方面，受到大脑工作方式的启发，研究人员开发了一套“神经形态”计算机硬件，其结果发表在Nature Electronics上。
