逆向破解“湿件”：脉冲神经网络与矩阵数学的终结

本文深入剖析了现代深度学习（依赖矩阵乘法与反向传播）与生物大脑（依赖预测编码与脉冲时序）的根本差异。文章指出，人脑通过“预测误差”和局部的STDP规则学习，而非全局微积分。受限于GPU架构，目前的AI难以高效模拟这种生物机制。作者认为，未来的AI突破在于采用神经形态芯片（如Intel Loihi），这种硬件原生支持离散脉冲与局部学习，标志着AI从暴力计算向生物模拟的范式转移。