Neural network 从理论上讲，日常的计算任务可以分解成神经网络可以解决的任务吗？

麻省理工学院评论最近发表了这篇关于IBM芯片的文章，该芯片或多或少是一个人工神经网络

这篇文章暗示，芯片可能从未来借用了一页。这可能是一个新的、不断发展的计算能力时代的开始。还讨论了芯片的编程

一个缺点是IBM的芯片需要一种全新的解决方案 编程。尽管该公司宣布了一套工具 为去年即将推出的芯片编写代码（参见“IBM 科学家展示了大脑式计算的蓝图，甚至是最好的 程序员发现学习如何处理芯片擦伤，Modha说： “这几乎总是一次令人沮丧的经历。”他的团队正在努力 创建一个现成代码块库，以使流程 更容易

这就引出了一个问题，日常计算任务是否可以分解为神经网络（理论上和/或实际上）可以解决的任务？这取决于任务。

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有很多任务，约翰·冯·诺依曼的计算机足以胜任。例如，计算某个范围内函数的精确值，或者在图像上应用一些过滤器，或者将文本存储到数据库中并从中读取，或者存储某些产品的价格等。这不是需要NN的领域。当然，从理论上讲，训练神经网络选择保存数据的位置和方式是可能的。或者把它训练成会计。但是对于需要分析大量数据的情况，目前的方法不考虑NN可以考虑。或者语音识别，或者购买一些将来会成为杰作的图片，都可以用神经网络来完成。

实际上，人类所做的所有事情都已经通过神经网络解决了：我们的大脑。所以是的。