科學家提出新的人工智能 神經環(huán)路自主演化模型

  ICC訊 類腦智能研究又有新進展。10月9日，記者從中國科學院自動化研究所獲悉，受生物腦神經環(huán)路結構啟發(fā)，該所研究人員提出了腦啟發(fā)的人工智能神經環(huán)路自主演化模型?；谠撃Ｐ停麄冄邪l(fā)出更具生物合理性和高效性的類腦脈沖神經網絡。相關研究論文在線發(fā)表于《美國國家科學院院刊》。

  在生物神經系統(tǒng)中，不同類型的神經元能夠自組織成連接模式各異的神經環(huán)路，以在結構上支持豐富的認知功能的實現。人腦中不同類型的神經環(huán)路及其自適應能力，促進了人類感知、學習、決策及其他高等認知功能的實現。

  “然而，當前的脈沖神經網絡設計范式，大多基于深度學習領域的結構。這些結構顯著阻礙了脈沖神經網絡在復雜任務上發(fā)揮潛力?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、中國科學院自動化研究所研究員曾毅說，如果將生物神經環(huán)路的結構應用于類腦脈沖神經網絡的設計，就能極大地提升人工智能系統(tǒng)的能力。

  受經過自然演化的生物腦神經環(huán)路結構呈現出的多樣性以及脈沖時序依賴可塑性機制啟發(fā)，曾毅團隊利用神經元的局部脈沖行為，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環(huán)路；同時，通過融入自主演化生成的神經環(huán)路，該團隊構建了用于圖像分類、強化學習與決策任務的類腦脈沖神經網絡。

  曾毅表示，自主演化出的類腦脈沖神經網絡實現了與人工神經網絡相媲美的性能，這為具有復雜功能的網絡演化與認知能力涌現奠定了基礎。

  “我們的實驗證明，這些結構能夠更好地幫助解決學習與決策等人工智能相關的核心問題，這給未來的通用類腦認知智能的研究帶來了啟發(fā)。”曾毅解釋。