記者10月12日獲悉，中國科學院自動化研究所曾毅研究員團隊在“會發育”的人工智能研究方面取得重要進展。他們受人類大腦發育可塑性啟發，提出了像生物腦一樣“會發育”的神經網絡模型。相關研究成果發表于人工智能領域權威期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》。
人腦神經網絡有一個極有利于適應環境的特性，那就是可塑性。來自環境的刺激，包括與其他人之間的互動，都不斷改變大腦的神經網絡。人腦在與環境相互作用中，不僅能習得和完善諸多復雜的認知功能，而且還會降低能量消耗。
“受腦發育可塑性的啟發，我們認為，面對日益復雜、規模不斷擴大的人工神經網絡，如何構建像人腦一樣效率更高、適應性更強的神經網絡結構，是推動人工智能進一步發展必須要面對的課題。”論文通訊作者、中國科學院自動化所研究員曾毅說。
在這項研究中，科研人員探索了腦發育可塑性如何賦予深度神經網絡以動態結構調整能力，設計了自適應剪枝策略以去除網絡中冗余的突觸和神經元，從而顯著提升了人工神經網絡和脈沖神經網絡的性能和效率。
“我們的研究可以說是腦科學與人工智能雙向啟發的又一個典型案例。”曾毅說，這項研究揭示了腦發育可塑性在助力神經網絡自適應形成類腦高效結構方面的重要價值和關鍵作用，將為發展高適應性、高性能的類腦人工智能模型與平臺提供了有力的理論與技術支持。
記者10月12日獲悉，中國科學院自動化研究所曾毅研究員團隊在“會發育”的人工智能研究方面取得重要進展。他們受人類大腦發育可塑性啟發，提出了像生物腦一樣“會發育”的神經網絡模型。相關研究成果發表于人工智能領域權威期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》。
人腦神經網絡有一個極有利于適應環境的特性，那就是可塑性。來自環境的刺激，包括與其他人之間的互動，都不斷改變大腦的神經網絡。人腦在與環境相互作用中，不僅能習得和完善諸多復雜的認知功能，而且還會降低能量消耗。
“受腦發育可塑性的啟發，我們認為，面對日益復雜、規模不斷擴大的人工神經網絡，如何構建像人腦一樣效率更高、適應性更強的神經網絡結構，是推動人工智能進一步發展必須要面對的課題。”論文通訊作者、中國科學院自動化所研究員曾毅說。
在這項研究中，科研人員探索了腦發育可塑性如何賦予深度神經網絡以動態結構調整能力，設計了自適應剪枝策略以去除網絡中冗余的突觸和神經元，從而顯著提升了人工神經網絡和脈沖神經網絡的性能和效率。
“我們的研究可以說是腦科學與人工智能雙向啟發的又一個典型案例。”曾毅說，這項研究揭示了腦發育可塑性在助力神經網絡自適應形成類腦高效結構方面的重要價值和關鍵作用，將為發展高適應性、高性能的類腦人工智能模型與平臺提供了有力的理論與技術支持。
本文鏈接：我國科學家提出“會發育”的神經網絡模型http://m.sq15.cn/show-2-8807-0.html
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