科技日報記者 張夢然
在《自然·機器智能》雜誌上發表的一項新研究中，荷蘭國家數學與計算機科學研究所（CWI）科學家展示了類腦神經元如何與新穎的學習方法相結合，能夠大規模訓練快速節能的尖峰神經網絡。潛在的應用包括可穿戴人工智能（AI）、語音識別、增強現實等諸多領域。
示意圖
圖片來源：荷蘭國家數學與計算機科學研究所
這種尖峰神經網絡，可在稱為神經形態硬件的芯片中實現，有望使AI程序更貼近用戶。這一解決方案有利於保護隱私、提高穩健度和響應能力，其應用範圍從電器中的語音識別、醫療保健監控、無人機導航，到本地監控設備。
就jiu像xiang標biao準zhun的de人ren工gong神shen經jing網wang絡luo一yi樣yang，尖jian峰feng神shen經jing網wang絡luo也ye需xu要yao訓xun練lian才cai能neng流liu暢chang地di執zhi行xing這zhe些xie任ren務wu。然ran而er，這zhe種zhong網wang絡luo通tong信xin方fang式shi也ye帶dai來lai了le嚴yan峻jun的de訓xun練lian挑tiao戰zhan，因yin為wei它ta們men無wu法fa與yu人ren類lei大da腦nao的de學xue習xi能neng力li相xiang提ti並bing論lun：大腦可以很容易地從新體驗中完成學習，改變連接，甚至建立新的連接；大腦所需的“範本”很少，但學到的卻很多；大腦學習新事物時也非常節能。
為(wei)了(le)達(da)到(dao)與(yu)人(ren)類(lei)大(da)腦(nao)接(jie)近(jin)的(de)程(cheng)度(du)，新(xin)的(de)在(zai)線(xian)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)可(ke)直(zhi)接(jie)從(cong)數(shu)據(ju)中(zhong)學(xue)習(xi)，實(shi)現(xian)更(geng)大(da)的(de)峰(feng)值(zhi)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)。在(zai)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)展(zhan)示(shi)中(zhong)，底(di)層(ceng)尖(jian)峰(feng)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)SPYv4經過訓練，可在阿姆斯特丹一條繁忙的街道上區分騎行者、步行者和汽車，並準確指示它們的位置。
研究人員表示，以前，他們可訓練超過10000個神經元的神經網絡；現在，對於擁有超過6百萬個神經元的網絡，他們也能很容易地訓練。
有了基於尖峰神經網絡的強大AI解jie決jue方fang案an，研yan究jiu人ren員yuan正zheng在zai開kai發fa能neng以yi非fei常chang低di的de功gong率lv運yun行xing這zhe些xie人ren工gong智zhi能neng程cheng序xu的de芯xin片pian，這zhe些xie芯xin片pian最zui終zhong將jiang出chu現xian在zai許xu多duo智zhi能neng設she備bei中zhong，如ru助zhu聽ting器qi和he增zeng強qiang/虛擬現實眼鏡。
總編輯圈點：
現代人工神經網絡是當前AI革命的支柱，但它們實際上是受到真實生物神經元網絡（如人類大腦）啟發的產物。誠然，大腦是目前任何AI也無法比擬的——網絡更大、gongzuoqilaigengjieneng，bingqiezaibeiwaibushijianchufashi，nenggengkuaidizuochufanying。ruhegengtiejinzhenshidedanao？najiushigengbizhendixiaofangshengwushenjingyuandegongzuo。kexuejiamenfaxian，renleishenjingxitongdeshenjingyuantongguojiaohuandianmaichongjinxingtongxin，erjianfengshenjingwangluopingjiezheduizheyidiandemofang，chengweilebenyanjiuzhongteshuleixingdeshenjingwangluo。
