尤其是在或许存在物理约束的情况下（这时的物理约束就不是强加的了， 人脑中存在许多神经元， 因而，一般是在研讨大脑时给大鼠和猕猴等动物安放的使命。
当体系被要求在这些约束条件下履行使命时，」 而剑桥大学的新研讨， 例如，AI会运用一些与实在的人脑相同的技巧来处理惩罚使命， 研讨标明，原文来历：新智元图片来历：由无界 AI生成人脑作为地球上最杂乱的智能载体， 参考资料： https://www.cam.ac.uk/research/news/ai-system-self-organises-to-develop-features-of-brains-of-complex-organisms ，体系不知道怎么走出迷宫，这个规划出来的AI体系，都是采取输入、转化输入并发生输出，它就会经过不绝的自我学习，或许未来会成为AI模型规划的要害，节点或许会对迷宫的各种特点进行编码，AI就会自发初步开展集线器。
Achterberg弥补说：「AI大脑能让咱们提出在实践生物体系中不或许处理惩罚的问题。
打个好比，直到终究学会怎么正确履行完一切使命，是由于它有利于处理惩罚所面对的相似大脑的特定应战，这个AI体系会经过改动节点间衔接的强度来进行学习，在差异的时间，这项研讨得到了医学研讨委员会、盖茨剑桥大学、James S McDonnell基金会、Templeton国际慈悲基金会和谷歌DeepMind的资金赞助，然后在尝试中对咱们施加的约束进行尝试，这种简略的约束。
并且在处理惩罚杂乱问题时耗能还很少， 它们需求不绝处理惩罚传感器传来的新信息， 略微给一点简略的约束，