在计算机科学领域，AI研究热潮不断，各种新型智能技术诞生让人目不暇接，而其中最新也最为神秘的一种新技术——玻尔兹曼机，吸引了越来越多学者的关注。
玻尔兹曼机是指模仿大脑神经元工作原理的一种计算机模型。其模型做法是把输入的特征“比对”并对错误进行反馈，并且联想或生成出相对应的输出。不同于前馈神经网络，玻尔兹曼机是一种反馈式神经网络，它独特的结构使得其能够应对更为复杂的数据模型和非线性关系计算。
实际上，由于玻尔兹曼机是一种非常灵活的工具，它的应用范围非常广泛。例如，在有关自然和人类的研究中，研究人员使用玻尔兹曼机来识别动物、人脸、手写数字等图像，以及音乐、语音等声音，以便在这些数据中找到规律和特征。
如果大脑工作的方式就像一台那么规模庞大的玻尔兹曼机，它是如何处理数据、存储、访问并推断出更高级别的信息呢？学科交叉的研究表明我们已经迈出了向神经科学和人工智能结合发展的重要一步。以玻尔兹曼大脑为研究重点，我们可以更好地理解大脑的工作原理，以及人工智能如何与之联系，从而打破学科界限，促进科学领域的更多创新。
