科技日報記者 張夢然
在《自然·機器智能》雜誌上發表的一項新研究中，荷蘭國家數學與計算機科學研究所（CWI）科學家展示了類腦神經元如何與新穎的學習方法相結合，能夠大規模訓練快速節能的尖峰神經網絡。潛在的應用包括可穿戴人工智能（AI）、語音識別、增強現實等諸多領域。
示意圖
圖片來源：荷蘭國家數學與計算機科學研究所
這種尖峰神經網絡，可在稱為神經形態硬件的芯片中實現，有望使AI程序更貼近用戶。這一解決方案有利於保護隱私、提高穩健度和響應能力，其應用範圍從電器中的語音識別、醫療保健監控、無人機導航，到本地監控設備。
就(jiu)像(xiang)標(biao)準(zhun)的(de)人(ren)工(gong)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)一(yi)樣(yang)，尖(jian)峰(feng)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)也(ye)需(xu)要(yao)訓(xun)練(lian)才(cai)能(neng)流(liu)暢(chang)地(di)執(zhi)行(xing)這(zhe)些(xie)任(ren)務(wu)。然(ran)而(er)，這(zhe)種(zhong)網(wang)絡(luo)通(tong)信(xin)方(fang)式(shi)也(ye)帶(dai)來(lai)了(le)嚴(yan)峻(jun)的(de)訓(xun)練(lian)挑(tiao)戰(zhan)，因(yin)為(wei)它(ta)們(men)無(wu)法(fa)與(yu)人(ren)類(lei)大(da)腦(nao)的(de)學(xue)習(xi)能(neng)力(li)相(xiang)提(ti)並(bing)論(lun)：大腦可以很容易地從新體驗中完成學習，改變連接，甚至建立新的連接；大腦所需的“範本”很少，但學到的卻很多；大腦學習新事物時也非常節能。
weiledadaoyurenleidanaojiejindechengdu，xindezaixianxuexisuanfakezhijiecongshujuzhongxuexi，shixiangengdadefengzhishenjingwangluo。zaiyanjiurenyuanzhanshizhong，dicengjianfengshenjingwangluoSPYv4經過訓練，可在阿姆斯特丹一條繁忙的街道上區分騎行者、步行者和汽車，並準確指示它們的位置。
研究人員表示，以前，他們可訓練超過10000個神經元的神經網絡；現在，對於擁有超過6百萬個神經元的網絡，他們也能很容易地訓練。
有了基於尖峰神經網絡的強大AI解jie決jue方fang案an，研yan究jiu人ren員yuan正zheng在zai開kai發fa能neng以yi非fei常chang低di的de功gong率lv運yun行xing這zhe些xie人ren工gong智zhi能neng程cheng序xu的de芯xin片pian，這zhe些xie芯xin片pian最zui終zhong將jiang出chu現xian在zai許xu多duo智zhi能neng設she備bei中zhong，如ru助zhu聽ting器qi和he增zeng強qiang/虛擬現實眼鏡。
總編輯圈點：
現代人工神經網絡是當前AI革命的支柱，但它們實際上是受到真實生物神經元網絡（如人類大腦）啟發的產物。誠然，大腦是目前任何AI也無法比擬的——網絡更大、工gong作zuo起qi來lai更geng節jie能neng，並bing且qie在zai被bei外wai部bu事shi件jian觸chu發fa時shi，能neng更geng快kuai地di作zuo出chu反fan應ying。如ru何he更geng貼tie近jin真zhen實shi的de大da腦nao？那na就jiu是shi更geng逼bi真zhen地di效xiao仿fang生sheng物wu神shen經jing元yuan的de工gong作zuo。科ke學xue家jia們men發fa現xian，人ren類lei神shen經jing係xi統tong的de神shen經jing元yuan通tong過guo交jiao換huan電dian脈mai衝chong進jin行xing通tong信xin，而er尖jian峰feng神shen經jing網wang絡luo憑ping借jie著zhe對dui這zhe一yi點dian的de模mo仿fang，成cheng為wei了le本ben研yan究jiu中zhong特te殊shu類lei型xing的de神shen經jing網wang絡luo。
