单个神经元工作原理示意图（图片来源：IBM）
（3）该文中一个吸引眼球之处是多处宣称：“IBM已经构建了由500个该神经元组成的阵列，并让该阵列以模拟人类大脑的工作方式进行信号处理。”当我还没查到原文时，虽然对此有些怀疑，但由于不知道究竟是怎么回事，难于断言。等到看到8月4日该研究团队在《自然-纳米技术》上的论文 [4]后才知道，其实所谓500个神经元组成的阵列只是500个相互之间并无关联的人工神经元集合，对每个神经元给予同样的输入，然后把每个小时间片段内有多少个神经元有脉冲发放作为这整个神经元群体的输出，试图以此来说明这样一种随机神经元群的“群体编码（或者如该文所称的集体编码）”比单个神经元编码优越，表现在根据奈奎斯特-香农定理，单个神经元发放的脉冲序列不能完全恢复频带宽度超过按该定理要求的输入信号中所包含的信息，如果同时用了大量这样的神经元，虽然输入信号不变，但是如果以此群体的响应作为输出，那么情况可能得到改善。
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