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但是这仅仅停留在想象阶段，当时只是提出设。
猜测可以通过新型神经网络达到预想中的目的。
但是具体落地一直没有实现。
而怀尔斯在进行人工智能学习后，认为这个路线的潜力最大。
当然也有潜力更大的路线，但是那些潜力更大的路线，有硬件上的桎梏。
硬件突破要比软件突破难的多。
比如可进行学习的自动机，此种类型的自动机可以通过从学习数据中改变自身的状态转换函数的概率来对数据进行学习，并可以使用自身的状态来编码信息，
不同于神经网络，可学习自动机天然的具有对数据进行时序编码的特性，且具有良好的可解释性。
但是这种路线的问题在于算法路径过于复杂，状态太多，硬件难以实现。
“是否上传”
“是”
经过长期的研究、开发、测试阶段，他们终于做出了相对完善的人工智能。
并且经过了内部的图灵测试。
怀尔斯点击magi的上传按钮后，内心一阵忐忑。
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感谢长青1040、小车小屋的打赏！
太不好意思了，我写的这么慢还有人愿意打赏支持，深感惭愧。
周末加更！当然加更时间也有可能提前，看我什么时候有空吧，大概率放在周末。
本章已完结