「AI」发展永远无法超过「香农极限」！
香农极限（Shannon Limit）是信息论中的一个重要概念，指的是在给定噪声水平和带宽的通信信道中，能够实现无差错传输的最大信息速率。
香农定理表明，只要信息传输速率低于信道容量，就存在一种编码方式能够使传输错误率任意小。
反之，如果传输速率超过信道容量，则无法保证可靠传输。
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香农极限主要应用于通信领域，用于描述在噪声信道中传输数据的理论极限。
而人工智能的核心是通过算法和模型对数据进行处理、分析和生成，其目标是模拟人类智能。
两者的研究对象和应用场景不同。
人工智能的发展主要**** Hidden Message *****
例如，深度学习模型需要大量的计算资源来训练复杂的神经网络，而数据的质量和多样性也会影响模型的性能。
这些与香农极限所描述的通信信道容量无关。
虽然香农极限本身不直接限制人工智能的发展，但信息论的一些概念和方法对人工智能的研究有一定的启发。
例如，香农在1951年提出的关于语言熵和冗余度的研究，为后来自然语言处理（NLP）的发展提供了理论基础。
现代的大语言模型通过学习大量的文本数据来预测下一个词或句子，这与香农早期对语言预测的研究有相似之处。 {:5_106:} {:10_256:}
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