网页链接 模拟人脑神经突触的可塑性，即模拟神经元增量的成长及模型的匹配识别、控制
目前的弱AI的主流领域——深度学习（利用多元神经网络系统（多元感知器）进行特征分析），是基于某个专项任务要求而应用的，迁移能力很差（为某一专门任务训练的智能体在面对其它任务、甚至是非常相似的任务时，执行效果会很差），一旦碰到特征干扰就宕机
为了解决这个问题，模拟人脑神经突触的可塑性（模拟神经元增量的成长及模型的匹配识别、控制）是当今人工智能所有最新进展的基础
不知道可控性／可操作性如何了