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中国の科学者が人工知能と神経科学の橋渡しとなる新しい脳のようなネットワークを構築

記者は16日、中国科学院自動化研究所から、同研究所の李国奇氏と徐波氏の研究チームが、清華大学、北京大学などと協力して、脳に似たニューロンモデルの構築を提案したことを知った。従来のモデルのコンピューティング リソースを改善するための「内生的複雑さに基づく」手法 消費問題は、人工知能を開発するための神経科学の効果的な使用例を示しています。関連研究が「Nature・Computational Science」に掲載されました。

より一般的な人工知能を構築し、モデルにより広範で一般的な認知能力を与えることは、人工知能分野の現在の発展にとって重要な目標です。

「現在一般的な大規模モデルのパスは、スケーリング則に基づいて、より大きく、より深く、より広いニューラル ネットワークを構築するものであり、これは『外因性の複雑さに基づく』汎用インテリジェンスの実装方法と呼ぶことができます。」と Li Guoqi 氏は、このパスは計算上の課題に直面していると述べました。持続不可能な資源やエネルギーの消費、説明可能性の不足など。

一方、人間の脳には1,000億個のニューロンと約1,000兆個のシナプス結合があり、それぞれのニューロンは豊かで多様な内部構造を持っていますが、消費電力はわずか20ワット程度です。したがって、脳ニューロンの動的特性を利用し、ニューロン構造を内部的に強化して一般知能を探索することは、大きな可能性を秘めています。この方法は、「内因性の複雑さに基づく」一般知能の実装方法と呼ぶことができます。

Li Guoqi氏は、この実験結果は、複雑なタスクの処理における内因性複雑性モデルの有効性と信頼性を検証し、神経科学の複雑な動的特性を人工知能に統合するための新しい方法と理論的サポートを提供し、実際のアプリケーションでの人工知能も提供すると述べた。モデルの最適化とパフォーマンスの向上により、実現可能なソリューションが提供されます。

現在、研究チームはさらなる研究を行っており、大規模モデルの計算効率とタスク処理能力が向上し、実用的なアプリケーションシナリオへの迅速な実装が達成されることが期待されています。

転載元：新華社通信

出典: ワーカーズ・デイリー