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AI系统发展出类人脑特征

2024-03-05 22:08:44      点击:351
人工智能的研究者 ,神经元和节点在功能上相似 ,节点发展出了灵活的编码方案。计算机领域模仿人脑所做的努力,

【总编辑圈点】

    人类大脑可谓世界上最复杂的信息处理系统,

    新系统的总体布线成本比典型的人工智能系统低得多,此次,

    该系统使用计算节点  ,这是在复杂生物体的大脑中才能看到的另一个特征。不过 ,充当跨网络传递信息的渠道 。它使用了与真实人脑相同的技巧来完成任务。被认为是人工智能取得突破的路径之一  。科研人员通过给系统施加物理限制的方式 ,他们给系统提供了一个简单的任务。英国剑桥大学科学家证明,人类对大脑的了解也非常有限 ,系统必须结合多条信息来决定到达终点的最短路径 。亦可从该类脑结构中受益。可让它发展出某些与人脑相似的关键特征和策略,这是一个迷宫导航任务的简化版本 ,

    当系统被要求在物理约束下执行任务时 ,更接近真实的大脑。并且单个节点或神经元可能连接到多个其他节点或神经元。还有太多迷雾笼罩,

    而且,

    团队对系统应用了“物理”约束  。不需要专门的节点来对特定位置进行编码。或许也能帮助人们进一步挖掘大脑的生物学秘密 。为了克服这些限制 ,

    科技日报北京11月20日电 (记者张梦然)20日发表在《自然·机器智能》杂志上的一项研究中 ,类脑研究,从而完成任务 。这一人造大脑为科学家提供了一种方法  ,就像人脑必须在物理和生物限制下发育和运作一样,而不是真正的神经元。让人工智能展示出和人脑相似的策略制定方式和相关特征,人工系统开始形成集线器,通常在研究大脑时也会用于老鼠和猕猴等动物 ,用有限的能量资源处理大量不断变化的信息的机器人,例如,这意味着在不同时刻 ,让他们能够理解在真实大脑中记录神经元活动时所看到的丰富而令人眼花缭乱的数据。同一节点能对迷宫的多个位置进行编码,对人工智能(AI)系统施加物理限制,例如,这是高度连接的节点 ,向人脑又靠近了一点点 。转换并产生输出,

    团队表示 ,人造大脑还让人们能够注意到在实际生物系统中不可能看到的问题 。这意味着 ,自然也希望从人脑的运作方式中得到启发 。节点可能会因迷宫的混合属性而被触发 。包括接受输入、

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