算速度比数十年前的电脑还要慢，但是却能自我评价对外界环境认知度，通过外部信号来处理信息。
这些顶尖的脑神经科学家通过针对这个方向也是进行了大量的研究，为此也是建立了一套新的前头叶控制理论模型，白冰研发的这套新型树突式学习神经网络模型就是根据这套理论建立的。
白冰他们的团队在建立这套新的模拟神经网络后也是不断地研发这套系统里面的树突式神经元控制权重算法上进行了大量的优化调整。
结果这套没有经过学习的新型神经网络模型在进行学习时速度比之前的神经网络模型要快得多，而且在不同任务的学习当中都是如此。
这也验证了白冰带领的技术团队确实是找到了一种新的人工智能模型，而且是可行的。
这种能够进行多任务训练的神经网络模型比起之前那种只能是进行特定任务训练的神经网络模型自然是具有更大的优势，也为之后能够执行复杂任务的多功能机器人做好了技术储备。
现在梅溪湖大学人工智能研究院现在也在为这套神经网络模型开始提供各种感知能力，并且训练灵活处理各种信息的能力。
当然，梅溪湖大学人工智能研究院也是诞生了世界上第第一种