计算限制了图像化人脑的可读性
随着科技的不断发展，人工智能技术正日益深入人们的日常生活。然而，虽然人工智能系统可以模仿人类的大脑功能，但是却存在着一个巨大的问题——计算限制了图像化人脑的可读性。
人脑是一个复杂的系统，拥有无数个神经元和突触，这些神经元之间的相互作用形成了我们思维和认知的基础。然而，在尝试将人脑图像化的过程中，研究人员往往只能获取到有限的数据，这就限制了他们对人脑的深入理解。
科学家们已经尝试使用计算机模拟人脑的结构和功能，但是由于计算能力的限制，他们往往只能模拟一小部分神经元和突触的相互作用。这样一来，虽然人工智能系统可以处理大量的数据，但是却无法完全模拟人脑的复杂结构和功能。
因此，计算限制了图像化人脑的可读性，使得科学家们无法真正理解人类大脑的运作机制。为了解决这一难题，我们需要不断提高计算机的性能，拓展我们的数据采集方式，并不断优化人工智能系统的算法，以更好地模拟人脑的结构和功能，最终实现对人类思维的深入了解。
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