科學家提出新的人工智能 神經(jīng)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(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。相關(guān)研究論文在線發(fā)表于《美國國家科學院院刊》。

  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)上支持豐富的認知功能的實現(xiàn)。人腦中不同類型的神經(jīng)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(xiàn)。

  “然而，當前的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡設(shè)計范式，大多基于深度學習領(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(jīng)環(huán)路的結(jié)構(gòu)應用于類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的設(shè)計，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制啟發(fā)，曾毅團隊利用神經(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，該團隊構(gòu)建了用于圖像分類、強化學習與決策任務的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡。

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

  “我們的實驗證明，這些結(jié)構(gòu)能夠更好地幫助解決學習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知智能的研究帶來了啟發(fā)。”曾毅解釋。