在人工智能的前沿研究领域，为了使人工智能取得突破，有必要删除当前的计算模型，创新架构，并从人脑的操作模式中学习。人工智能的分类方法有很多种，但其中一种被分为弱人工智能和普通智能。弱人工智能是针对特定领域和特定Tefanuko机器人的人工智能，而通用情报则是综合情报。实现通用智能需要路径，这是机器自主学习的重要元素。您必须具有普遍性，但他不可能学习所有内容。您必须在与环境和人互动的过程中自主获得这种情报。您可以从人脑的信息处理机制中获得启发，以了解如何做到这一点。

新的人工智能技术将带来巨大的市场需求。例如，它对当前的I / O计算体系结构以及高吞吐量计算具有重大影响。 Renfa Robot Servo产品的大脑信息处理仅消耗很少的能量。大脑消耗了人类20％的能量，但是其信息处理能力却是巨大的。大脑不断处理信息-我们可以看到，听到和触摸它。因此，我们的大脑的信息处理高度并行化，而没有冯·诺依曼结构的内存和CPU，也没有这样的体系结构。为了将来实现自主学习，人工智能需要从人类FANUC机器人的大脑中学习并带来创新。

关于高性能计算应用程序的前景，戴尔***商务官兼企业解决方案总裁Mariusius表示，在医疗领域，高性能计算可以在高性能的早期检测，早期诊断和治疗中发挥重要作用。我说可以。童年癌症。高性能计算可以将耗时三个月的基因测序过程减少到不到三个小时。它可以在比传统方法短得多的时间内诊断出可能患有这种特殊疾病的儿童和成人，从而显着加快了疾病的治疗速度并改善了患者的健康状况。 FANUC机器人配件可提高患病儿童的生存率。按照这种思维方式，这种强大的计算能力与人脑的操纵机制相结合，可以解决许多人的许多问题。

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