我國科學家構(gòu)建新型類腦網(wǎng)絡 構(gòu)筑人工智能與神經(jīng)科學的橋梁記者16日從中國科學院自動化研究所獲悉，該所李國齊研究員,、徐波研究員團隊聯(lián)合清華大學,、北京大學等,，提出“基于內(nèi)生復雜性”的類腦神經(jīng)元模型構(gòu)建方法,，改善傳統(tǒng)模型計算資源消耗問題,，為有效利用神經(jīng)科學發(fā)展人工智能提供了示例，相關(guān)研究發(fā)表于《自然·計算科學》,。構(gòu)建更加通用的人工智能,，讓模型具有更加廣泛和通用的認知能力，是當前人工智能領域發(fā)展的重要目標,?！澳壳傲餍械拇竽Ｐ吐窂绞腔诔叨榷蓸?gòu)建更大、更深和更寬的神經(jīng)網(wǎng)絡,，可稱之為‘基于外生復雜性’的通用智能實現(xiàn)方法,。”李國齊說,，這一路徑面臨著計算資源及能源消耗難以為繼,、可解釋性不足等問題。另外一方面,，人類大腦有1000億神經(jīng)元,，1000萬億左右的突觸連接，每個神經(jīng)元具有豐富且形態(tài)各異的內(nèi)部結(jié)構(gòu),，但功耗僅20瓦左右,。因此借鑒大腦神經(jīng)元動力學特性，向內(nèi)豐富神經(jīng)元結(jié)構(gòu)探索通用智能潛力巨大,，這條路徑可稱之為“基于內(nèi)生復雜性”的通用智能實現(xiàn)方法,。李國齊表示,，實驗結(jié)果驗證了內(nèi)生復雜性模型在處理復雜任務時的有效性和可靠性，為將神經(jīng)科學的復雜動力學特性融入人工智能提供新方法和理論支持,，也為實際應用中的人工智能模型優(yōu)化和性能提升提供可行的解決方案。目前,，研究團隊已開展進一步研究,，有望提升大模型計算效率與任務處理能力，實現(xiàn)在實際應用場景中的快速落地,。來源：新華社本期編輯：孫震
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