在人类的大脑中，大约包含了约860亿个经过100亿个突触联网的神经元，假如对单个立方毫米神经元进行成像，最终可以发生超越1000TB的数据。而假如神经科学家要对这些进行悉数标示的线万个小时。

  针对这方面，谷歌与马克斯普朗克研讨所的研讨员一同协作打造了一个AI体系，只需要7天的练习，这一体系就能完结与上面相同的作业。

  在以往的做法中，研讨员会运用边际先行辨认神经节之间的鸿沟，继而用wateshed或graph cut等算法将未被鸿沟切割的图画像素组合在一同。与之不同，谷歌与马克斯普朗克研讨所提出的“floor-filling Networks”模型将传统的两个过程组成一个过程。

  详细来讲，新算法会从特定像素方位开端成长，并运用循环卷积神经网络不断填充一个区域，从而猜测哪些像素和初始像素归于同一物体。

  众所周知，在说到智能性的时分，咱们常常会说到对“人类大脑”的研讨，由于这是让人工智能更为“智能”的要害，而对大脑的认知缺乏也阻止了人们的研讨发展。

  这方面，谷歌的这一新效果供给了一大协助。“这一个项目真实影响的是可以完成的神经科学研讨的数量，可以以全面的方法研讨大脑中神经元的实践形式，这是历史上神经科学家所没办法完成的。”谷歌研讨员、论文首要作者维纶·贾恩（Viren Jain）表明。

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