向人脑“取经”！我国科学家构建新式类脑网络

　　尽管人工智能在一些方面的表现已逾越了人类，但这不代表它真的很聪明。相反，许多时分它还“很傻很单纯”，依然需求向人脑“取经”。8月16日，《天然·核算科学》在线宣布了一项类脑核算范畴的重要开展。学习大脑神经元杂乱动力学特性，中国科学院自动化研讨所李国齐研讨员、徐波研讨员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新式类脑神经元模型构建办法。

　　“这项研讨效果改进了传统模型向外拓宽规划带来核算资源耗费增大的问题，为有用使用神经科学开展人工智能供给了新事例。”论文一起通讯作者李国齐说。

　　“现在盛行的大模型途径是根据标准规律构建更大、更深和更宽的神经网络，可称之为‘根据外生杂乱性’的通用智能完成办法。”李国齐说，这一途径面临着核算资源及能源耗费难以为继、可解释性缺乏等问题。

　　别的一方面，人类大脑有1000亿神经元，1000万亿左右的突触衔接，每个神经元具有丰厚且形态万千的内部结构，但功耗仅20瓦左右。因而学习大脑神经元动力学特性，向内丰厚神经元结构探究通用智能潜力巨大，这条途径可称之为“根据内生杂乱性”的通用智能完成办法。

　　李国齐表明，试验效果验证了内生杂乱性模型在处理杂乱使命时的有用性和可靠性，为将神经科学的杂乱动力学特性融入人工智能供给新办法和理论支撑，也为实践使用中的人工智能模型优化和功能提高供给可行的解决方案。

　　现在，研讨团队已展开进一步研讨，有望提高大模型核算功率与使命处理才能，完成在实践使用场景中的快速落地。

　　据了解，现已正式展开使用的“问天I”类脑核算机具有5亿神经元、2500亿突触智能规划，神经元数、突触规划位居全球第二，较现有核算体系能效提高10倍以上。在效果发布会上，“问天”类脑超算团队表明，将持续研制新一代类脑核算机，进一步改造类脑核算芯片架构与软件体系结构，打造引领未来开展的类脑核算渠道。

　　（来历：新华社、《科技日报》）

　　【修改：王戎飞】