Editing 类脑计算 (section)

== 传统AI与类脑计算的区别 ==
传统人工智能（尤其是深度学习）通常运行在冯·诺依曼体系结构的计算机上，'''将存储和计算分离'''；而类脑计算尝试在体系结构上'''集成存储与计算'''，模仿大脑神经元“存算一体”的架构，从而减少数据搬移带来的延迟和能耗 (Neuromorphic Vs Traditional Computing | Restackio)。在信息表示方面，传统计算机使用连续的二进制位或高精度数值来表示信息；相比之下，类脑系统以'''脉冲（尖峰）事件来编码和传递信息，每个脉冲代表一条消息 (Neuromorphic Vs Traditional Computing | Restackio)。这种事件驱动方式使得计算可以不连续地发生，更接近生物神经元的工作方式。能耗也是二者的重要区别：大脑和类脑芯片在空闲时几乎不消耗能量，只有在脉冲产生时才有能量开销，因此总体功耗远低于传统芯片（传统处理器往往以瓦特计功耗，而类脑芯片可低至毫瓦级别） (Neuromorphic Vs Traditional Computing | Restackio)。此外，类脑系统具有高度并行'''和'''容错'''的特性——上亿神经元同时工作，局部损坏并不导致整体失效，这与传统计算需要集中式时钟同步和对单点故障敏感形成鲜明对比 (Neuromorphic Vs Traditional Computing | Restackio)。简而言之，类脑计算试图让人工智能“更像大脑”运作，无论在信息编码、学习规则还是能效上都向生物智能看齐。