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科學(xué)家提出新的人工智能 神經(jīng)環(huán)路自主演化模型

摘要:在生物神經(jīng)系統(tǒng)中,不同類型的神經(jīng)元能夠自組織成連接模式各異的神經(jīng)環(huán)路,以在結(jié)構(gòu)上支持豐富的認(rèn)知功能的實(shí)現(xiàn)。人腦中不同類型的神經(jīng)環(huán)路及其自適應(yīng)能力,促進(jìn)了人類感知、學(xué)習(xí)、決策及其他高等認(rèn)知功能的實(shí)現(xiàn)。

  ICC訊 類腦智能研究又有新進(jìn)展。10月9日,記者從中國科學(xué)院自動化研究所獲悉,受生物腦神經(jīng)環(huán)路結(jié)構(gòu)啟發(fā),該所研究人員提出了腦啟發(fā)的人工智能神經(jīng)環(huán)路自主演化模型?;谠撃P?,他們研發(fā)出更具生物合理性和高效性的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相關(guān)研究論文在線發(fā)表于《美國國家科學(xué)院院刊》。

  在生物神經(jīng)系統(tǒng)中,不同類型的神經(jīng)元能夠自組織成連接模式各異的神經(jīng)環(huán)路,以在結(jié)構(gòu)上支持豐富的認(rèn)知功能的實(shí)現(xiàn)。人腦中不同類型的神經(jīng)環(huán)路及其自適應(yīng)能力,促進(jìn)了人類感知、學(xué)習(xí)、決策及其他高等認(rèn)知功能的實(shí)現(xiàn)。

  “然而,當(dāng)前的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)范式,大多基于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)。這些結(jié)構(gòu)顯著阻礙了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜任務(wù)上發(fā)揮潛力?!闭撐耐ㄓ嵶髡?、中國科學(xué)院自動化研究所研究員曾毅說,如果將生物神經(jīng)環(huán)路的結(jié)構(gòu)應(yīng)用于類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì),就能極大地提升人工智能系統(tǒng)的能力。

  受經(jīng)過自然演化的生物腦神經(jīng)環(huán)路結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出的多樣性以及脈沖時序依賴可塑性機(jī)制啟發(fā),曾毅團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)元的局部脈沖行為,通過脈沖時序依賴可塑性的局部規(guī)則,自主演化出了更具生物合理性的功能性神經(jīng)環(huán)路;同時,通過融入自主演化生成的神經(jīng)環(huán)路,該團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了用于圖像分類、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策任務(wù)的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  曾毅表示,自主演化出的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美的性能,這為具有復(fù)雜功能的網(wǎng)絡(luò)演化與認(rèn)知能力涌現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

  “我們的實(shí)驗(yàn)證明,這些結(jié)構(gòu)能夠更好地幫助解決學(xué)習(xí)與決策等人工智能相關(guān)的核心問題,這給未來的通用類腦認(rèn)知智能的研究帶來了啟發(fā)?!痹憬忉?。

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