「複製」腦細胞控制環境的能力，神經元新計算模型或產生更強大AI

科技日報記者 張夢然

幾乎所有支持現代人工智慧（AI）工具的神經網絡都是基於20世紀60年代的活體神經元計算模型。但美國西蒙斯基金會熨斗研究所計算神經科學中心（CCN）開發的新模型表明，這種已有數十年歷史的近似模型，並未捕捉到真實神經元所擁有的所有計算能力，並且這種較舊的模型可能會阻礙AI的發展。研究發表在新一期《美國國家科學院院刊》上。

數字手與人手相互繪製圖畫（藝術圖）。圖片來源：西蒙斯基金會

CCN模型開發者認為，單個神經元對周圍環境的控制力遠比以前認為的要大。更新後的神經元模型最終可能會產生更強大的人工神經網絡，更好地捕捉人類大腦的力量。

「神經科學在過去60年中取得了長足進步，我們現在認識到，以前的神經元模型還很初級。」團隊負責人德米特里·奇克洛夫斯基表示，真實神經元比這個過於簡化的模型要複雜得多，也「聰明」得多。

人工神經網絡旨在模仿人類大腦處理信息和做出決策的方式，但所呈現的方式還很簡單。這些網絡基於20世紀60年代的神經元模型，由有序的節點層構成。網絡從接收信息的輸入層節點開始，然後是處理信息的中間層節點，最後是發送結果的輸出層節點。

通常，只有當節點從上一層節點接收到的總輸入超過某個閾值時，它才會將信息傳遞到下一層。在訓練當前的人工神經網絡時，信息只能沿一個方向通過節點，節點無法影響它們從鏈中較早的節點接收到的信息。

相比之下，新模型將神經元視為微小的「控制器」（指能夠根據收集到的信息來影響周圍環境的器件），因為人類腦細胞不僅能被動地傳遞輸入信息，實際上它們還可控制其他神經元的狀態。

奇克洛夫斯基認為，這種更為現實的神經元控制器模型，可能是提高許多機器學習應用性能和效率的重要一步。

總編輯圈點：

儘管當前AI的成就令人矚目，但仍存在許多問題。譬如給你「看似一本正經，實則胡說八道」的答案，又譬如訓練它們需要耗費大量能源。而所有這些問題，人類大腦在工作時都可避免。將神經元作為控制器的靈感也正源於此。現在，科學家力圖「複製」更真實的神經元功能，如果人們能更好地模仿大腦的穩定與高效，無疑也可以構建出更好的AI。

（來源：科技日報）