如果想要加快大腦速度，必須加強記憶喚回—有無數的應用程式、數獨練習本及其他工具供想要提高反應速度的人選擇。

同樣地，神經網路能力也會隨著處理效能而改變。

Micron 突破 ...洞見部落格洞見啟發全新消費體驗激發科學和醫學的下一代發現進一步推動人工智慧加速了解資料意涵的速度科學與醫學利用記憶體解決方案使神經網路智慧進化對此故事按讚RatingUnavailable目前按讚數我們的大腦每天都會進行數千次極度複雜的運作。

無論是提醒我們遠離熱爐還是識別文件中的數字和字母，我們的自主神經系統都能比任何現有的電腦系統更有效率地管理複雜的功能。

電腦系統可能永遠無法達到人腦水準的功能，但神經網路的出現正使差距縮小。

透過模仿神經元的連線，神經網路可以達到新的人工智慧水準。

神經網路模仿人類神經元群若要讓神經網路像人腦一樣運作，必須快速分析環境並辨識脈絡線索以便採取行動。

試想要讓機器人做人類消防員所做的事有多麼困難—在緊急情況下撲滅火災或清除瓦礫堆，同時與第一線應變人員互動。

此外，想像一下機器人開門、關閉氣閥和使用滅火器的樣子。

要像人類一樣輕鬆執行這些任務似乎幾乎是不可能的事，或者至少非常複雜，但神經網路技術能讓不可能變成可能。

若要讓機器執行這些類型的操作，它們必須經過訓練和編程以接收資料，並以從一個決策演算法進入下一個演算法的方式來處理資料，直到得出結論。

這些決策演算法串列稱為輸入層。

輸入層的集合構成神經網路，恰好以構成人腦的神經元命名。

神經網路受大腦中常見的群聚神經元結構驅使，這些結構以連串層的形式運作，解讀環境刺激。

為了讓機器人流程更接近人腦表現，研究人員正在深入研究大腦，測繪神經元並設法改善電腦化神經網路以完成複雜的任務。

在大腦中，啟動的電訊號會通過多個特徵偵測層，每次整理訊息以啟動正確的神經元做出反應。

這讓我們能夠辨識實體世界的形狀、模式和特徵，並做出對應的反應。

此過程只需要幾毫秒的時間—辨識幾乎是瞬間發生的。

將其與電腦化神經網路的運作方式比較。

神經網路從攝影機、雷達、光達、陀螺儀、加速計等電接收器接收感知資料，並透過自身的輸入層（一連串的編碼演算法，用於模仿人類神經功能）加以過濾。

蒐集的資料會被分類和調整，並在通過各個神經層時透過一連串的決策演算法傳送結果。

到達輸出層後，就會做出模仿人類反應和行動方案的最終決定。

微小決定和感知資料整理在電腦化神經網路中發生的速度接近人腦執行特定任務的速度。

較複雜的決定需要脈絡線索和細膩度，神經網路仍難以處理；人類必然勝出。

資料在神經網路中移動的速度越快，決策層就變得越複雜；神經網路在未來離達到人腦功能的效率也越接近。

記憶讓神經網路自行做出決定速度的提升有賴於資料儲存以及透過超高頻寬存取資料的能力，以便讓AI演算法加以分類。

此過程需要高速記憶體（例如Micron的GDDR6技術），以協助電腦化神經網路盡快做出決定。

Micron的雲端區隔客戶專案經理GreggWolf專門研究記憶體如何讓快速神經網路成為可能，他認為神經網路具有長久影響，所以看好其未來。

Wolff神經網路領域。

「…AI神經網路革命就好比是電力問世時的世紀交接。

如同電力，AI將徹底改變某些產業處理和使用資訊的方式。

」神經網路的決策演算法需要密集的數學程序和資料分析，兩者都使對於更快的記憶體和記憶體儲存空間的需求提高。

這在超大規模資料中心的雲端格外重要，MicronGDDR裝置在以GPU為基礎的巨量資料處理中扮演關鍵角色；而Micron的DRAM和SSD產品組合可加快整個資料流的速度。

Wolff表示：「大量的資料在資料中心中流動，人類很難定義所有功能及所有程式碼並來回傳遞所有資料。

」「許多資訊可透過神經網路和具有高效能硬體的可擴充神經網路流動，讓人們盡可能以接近即時的方式從資訊中擷取價值。

」神經網路可以從攝影機讀取大量的資料點並準確記錄機器人必須執行清理工作的位置，就像大腦讀取身體發出的許多訊號一樣，例如識別手所發出，表示烤箱很燙的訊號。

GDDR5和GDDR6將神經網路帶入新的境界如果想要加快大腦速度，必須加強記憶喚回—有無數的應用程式、數獨練習本及其他工具供想要提高反應速度的人選