“机器智能”新突破 纳米银线“大脑”神经网络可高效学习和记忆

科学家们正在研究一种全新的“机器智能（machine intelligence）”方法，不使用人工神经网络软件，而是在硬件中开发了一种物理神经网络，其运行效率更高。

电极与芯片核心的纳米银线神经网络相互作用。 Credit: Jason Liu

人工智能（AI）系统能以看似超人的方式处理大量数据。全世界都对人工智能着迷。

不过，目前的人工智能系统依赖于计算机运行基于人工神经网络的复杂算法。这些算法耗能巨大，如果要处理实时变化的数据，能耗会更大。

近日，悉尼大学和加州大学洛杉矶分校的科研人员构建了一个“机器智能大脑”，它能实时学习，比基于计算机的人工智能“更高效”。

科研人员用微小的纳米银线（nanowires）构建了一个“大脑”神经网络，可以即时学习识别手写数字和记忆数字串。

悉尼大学物理学博士研究生Ruomin Zhu（朱若珉）展示管理机器智能（machine intelligence）“大脑”神经网络的芯片。 Credit: Jason Liu

该研究的主要科研人员之一、悉尼大学物理学博士研究生朱若珉（Ruomin Zhu）表示，该纳米银线网络的结构很像人脑中的神经元网络，在响应电信号时会表现出类似大脑的行为，外部电信号会导致纳米线交汇点的电流传输方式发生变化，与生物突触的工作原理类似。

在一个典型的纳米银线网络中，可以有数以万计的类似突触的交叉点，这意味着该网络可以有效地处理和传输由电信号携带的信息。

朱若珉表示，该纳米银线网络特别擅长处理时间序列信号。

他说：“比如我们现在的对话这一类信号，因为它有一个时间轴，不是一个静态的图片。对于传统的神经网络来说，它就会有一个时间复杂度，比较难训练。但是对于我们的纳米银线网络来说，时间轴本身就存在于自我学习的过程中，所以，它们就会非常高效。”

主管研究员兹登卡·昆契奇（Zdenka Kuncic）教授表示，该纳米银线网络的记忆任务类似于记住电话号码。该网络还被用来执行基准图像识别任务，访问MNIST手写数字数据库中的图像，该数据库收集了7万张用于机器学习的小型灰度图像。

与传统的人工智能相比，机器智能（machine intelligence）有哪些主要区别和优势？机器智能“大脑”的应用有哪些前景？请点击收听详细内容。

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17/11/202310:44

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