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参考消息网11月12日报道 据西班牙月刊网站Fun 11月2日报道，如今的人工智能已经能够识别语音、翻译语言和驾驶自动驾驶汽车，但在模仿人脑的适应性方面仍存在较大差距。在韩国科学技术院的一个实验室里，一组科学家朝着这个方向迈出了重要的一步。他们开发了一种可以自主学习和调整并像真正的神经元一样工作的芯片。该芯片的工作原理是“内在可塑性”，即神经元根据经验改变其敏感性的能力。简单来说，这种能力可以让人们不再对以前吓到他们的噪音感到惊慌，并允许他们在完成重复性任务后反应更快。到目前为止，试图模仿大脑行为的神经形态芯片只能模拟神经元之间的通信，而无法实现单个神经元的独特学习。这个新结果是一个巨大的进步。该设备被称为“频率切换神经晶体管”，无需外部干预即可调整其响应。这一功能是通过一个结合了两种分别允许“记忆”和“反应”的特殊材料的系统来实现的。这项创新使芯片比以前的任何设备更接近神经细胞。该项目由金根明教授领导，成果发表在《Advanced Materials》杂志上。这不仅是一个学术进步，而且提出了一种理解智力缺陷的新方法。该芯片不是仅仅依赖于预先建立的连接或复杂的网络，而是在个体层面上实现学习，就像每个神经元一样在人脑中。为了理解这一进步，让我们想象一个设备可以根据过去的“经验”改变其响应，而不是不断重复相同的动作。这是韩国科学技术研究院开发的神经晶体管的主要特点。该芯片包含两个称为“忆阻器”的组件。一个充当快速触发器，生成电信号，另一个充当“存储器”，记录事件发生的情况。两者共同调节芯片产生的信号频率，模仿神经元调节自身活动的方式。这意味着芯片不仅可以传输信息，还可以根据过去的经验决定如何传输信息。当刺激过多时，敏感度降低，刺激少时，敏感度升高。这种自我调节的能力是生物学习的基础，现在也是电子学习的基础。在实验中，神经线电阻器可以可控地增加或减少其放电率，就像神经元“适应”刺激或通过重复“训练”改善其反应一样。研究人员还证实该过程是稳定且可逆的。这意味着芯片可以在敏感状态和反应性较低的状态之间切换，而不会丢失信息或发生故障。该功能非常适合人工智能领域的应用，其中实时适应性是提高系统效率和自主性的关键。除了高效率之外，新芯片还具有不同寻常的特性，例如： 抗损坏。在模拟测试中，研究人员“损坏”了部分网络，导致大量人工神经元关闭。对于传统系统，这可能会导致灾难性的故障。然而，基于神经晶体管的网络可以重组以几乎完全恢复其原始性能。这种能力还受益于固有的可塑性自主学习的一个基本属性。剩余的神经元通过调整其敏感性并重新分配工作量来补偿受损神经元的功能，而无需外部重新编程。简而言之，系统可以“重新学习”如何自行运行。这种行为类似于人脑受损后发生的情况。大脑的其他区域接管失去的功能，允许部分或完全恢复。当应用于电子领域时，使用该技术的设备可以继续运行。即使在身体出现故障的情况下我仍然可以行走。此功能必须连续工作，无需人工干预。对于自治系统很重要。韩国科学技术院的团队认为，这只是新一代神经形态芯片的开始。这些设备有潜力通过整合固有的学习能力和对生物的耐受性来改变智能机器的设计方式。损害。未来，这项技术可用于需要实时决策的自主机器人、智能车辆和医疗系统。这一进展表明，生物启发仍然是技术创新的最佳指南。韩国科学家不仅模仿了神经元的结构，还复制了它们的行为，朝着开发更自然、高效和持久的人工智能迈出了重要一步。尽管这类芯片距离商业化还很遥远，但毫无疑问，它的发展代表了“学习机器”进化的新阶段。 （作文/韩超）
（点评人：王云海）
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