人工智能与冯诺依曼模型

Question

随着我们在构建 AI 模型方面的进一步推进，冯诺依曼架构似乎存在一些特定的局限性。在现实生活场景中，神经元大量工作，信息存储在网络中。神经元与其他神经元有数千个输入和输出连接，其中一些很弱，而另一些很强大。当它们一起发射时，会创建一个基于连接路径权重的信号，并导致其他神经元响应发射的模式。没有存储信息的单个单元。

主要区别在于存储/检索信息和计算之间没有冯诺依曼模型中的差异。

1. 目前市场或研究部门是否有任何使用独特架构的系统？
2. 任何人都可以简单地参考或建议一个不同的框架吗？

Answer 1

首先，我会推荐一篇非常有趣的文章，从广义上讨论这个问题：https://medium.com/swlh/the-explosion-of-new-architectures-is-fundamentally-changing-computing-f69b7faae89d

在技术层面，我可以推荐 Ganguly 等人的工作。 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8697354/

希望您对这些内容感兴趣。