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Científicos chinos construyen una nueva red similar a un cerebro para unir la inteligencia artificial y la neurociencia

El periodista se enteró por el Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias de China el día 16 de que el equipo de investigadores Li Guoqi y Xu Bo del instituto, junto con la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Pekín, etc., propusieron una construcción de modelo de neurona similar a un cerebro. Método "basado en la complejidad endógena" para mejorar los recursos informáticos de los modelos tradicionales. El problema del consumo proporciona un ejemplo del uso eficaz de la neurociencia para desarrollar la inteligencia artificial. Una investigación relacionada se publicó en "Nature·Computational Science".

Construir una inteligencia artificial más general y proporcionar modelos con capacidades cognitivas más amplias y generales son objetivos importantes para el desarrollo actual del campo de la inteligencia artificial.

"El camino del modelo grande actualmente popular es construir redes neuronales más grandes, más profundas y más amplias basadas en la ley de escala, que puede denominarse un método de implementación de inteligencia general 'basado en complejidad exógena', dijo Li Guoqi, este camino enfrenta desafíos computacionales. Problemas ". como el consumo insostenible de recursos y energía y una explicabilidad insuficiente.

Por otro lado, el cerebro humano tiene 100 mil millones de neuronas y alrededor de 1.000 billones de conexiones sinápticas. Cada neurona tiene una estructura interna rica y diversa, pero el consumo de energía es de sólo unos 20 vatios. Por lo tanto, aprovechar las características dinámicas de las neuronas cerebrales y enriquecer la estructura neuronal hacia adentro para explorar la inteligencia general tiene un gran potencial. Este camino puede denominarse el método de implementación de inteligencia general "basado en complejidad endógena".

Li Guoqi dijo que los resultados experimentales verificaron la efectividad y confiabilidad del modelo de complejidad endógena en el manejo de tareas complejas, proporcionando nuevos métodos y apoyo teórico para integrar las características dinámicas complejas de la neurociencia en la inteligencia artificial, y también proporcionando inteligencia artificial en aplicaciones prácticas. La optimización del modelo y la mejora del rendimiento proporcionan soluciones viables.

En la actualidad, el equipo de investigación ha llevado a cabo más investigaciones, que se espera que mejoren la eficiencia informática y las capacidades de procesamiento de tareas de modelos grandes y logren una rápida implementación en escenarios de aplicaciones prácticas.

Reimpreso de: Agencia de Noticias Xinhua

Fuente: Diario de los Trabajadores