Чтобы ответить на вопрос о том, что не относится к характеристикам нейрокомпьютера, давайте сначала разберем каждую из предложенных характеристик и определим, что они означают.

• Содержание большого числа параллельно работающих активных элементов: Нейрокомпьютеры действительно имеют множество параллельно работающих элементов, что позволяет им обрабатывать информацию более эффективно, чем традиционные компьютеры. Это является одной из ключевых характеристик нейрокомпьютеров.
• Использование ассоциативной обработки информации: Ассоциативная обработка информации — это еще одна важная особенность нейрокомпьютеров. Это позволяет им находить связи и паттерны в данных, что делает их особенно полезными в задачах распознавания образов и машинного обучения.
• Использование вместо программирования обучения: Нейрокомпьютеры, как правило, используют методы обучения, такие как обучение с учителем и без учителя, вместо традиционного программирования. Это позволяет им адаптироваться и улучшаться в процессе работы, что является важной характеристикой нейронных сетей.
• Использование малых энергозатрат: Хотя нейрокомпьютеры могут быть более эффективными в некоторых аспектах, не всегда можно утверждать, что они используют малые энергозатраты. В зависимости от архитектуры и задач, которые они выполняют, энергозатраты могут варьироваться.

Теперь, анализируя все характеристики, можно сделать вывод, что использование малых энергозатрат не является универсальной характеристикой нейрокомпьютеров. Хотя они могут быть более эффективными, это не всегда так, и в некоторых случаях они могут потреблять значительное количество энергии.

Таким образом, правильный ответ на вопрос — это использование малых энергозатрат.