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从海蛞蝓身上汲取教训,这项研究指出了更好的人工智能硬件

商业看点 时间:2021-09-15 20:00:14

人工智能要想变得更聪明,首先需要像动物王国中最简单的生物之一——海蛞蝓一样聪明。

一项新的研究发现,一种材料可以模仿海蛞蝓最基本的智力特征。这一发现是朝着构建硬件迈出的一步,有助于使人工智能在从自动驾驶汽车、外科手术机器人到社交媒体算法等技术领域更高效、更可靠。

这项研究发表在《美国国家科学院学报》上,是由普渡大学、罗格斯大学、佐治亚大学和阿贡国家实验室的一组研究人员进行的。

“通过对海蛞蝓的研究,神经科学家发现了智力的特征,这是任何生物生存的基础,”普渡大学材料工程教授Shriram Ramanathan说。“我们希望利用动物成熟的智力来加速人工智能的发展。”

神经科学家从海蛞蝓身上学到的智力的两个主要标志是习惯化和敏化。习惯化是指随着时间的推移逐渐习惯于一种刺激,比如每天在同一条路线上开车上班时不去听噪音。敏感是相反的,它对新的刺激反应强烈,比如避免从餐馆吃坏的食物。

人工智能在学习和存储新信息时很难不覆盖它已经学习和存储的信息,研究大脑启发计算的研究人员称之为“稳定性-可塑性困境”。习惯化会让人工智能“忘记”不需要的信息(实现更大的稳定性)而敏化有助于保留新的重要信息(实现可塑性)。

在这项研究中,研究人员发现了一种方法来证明量子材料氧化镍的习惯化和敏化作用。这种物质被称为“量子”,因为它的性质无法用经典物理学来解释。

如果量子材料能够可靠地模拟这些形式的学习,那么就有可能将人工智能直接构建到硬件中。如果人工智能能够同时通过硬件和软件进行操作,它可能能够用更少的能量执行更复杂的任务。

拉马纳森说:“我们基本上模拟了在量子材料中对海蛞蝓所做的实验,以了解这些材料如何对人工智能感兴趣。”

神经科学研究表明,海蛞蝓在被敲打虹吸管时停止缩回鳃,表现出习惯性。但是对它尾巴的电击会导致它的鳃更加剧烈地收缩,表现出敏感性。

对于氧化镍而言,相当于“鳃抽离”的是电阻的增加变化。研究人员发现,反复将材料暴露在氢气中会导致氧化镍电阻的变化随着时间的推移而减小,但引入新的刺激物(如臭氧)会大大增加电阻的变化。

受这些发现的启发,Purdue的Edward G.Tiedemann Jr.著名电气和计算机工程教授Kaushik Roy领导的一个研究小组对氧化镍的行为进行了建模,并建立了一个算法,成功地利用这些习惯化和敏化策略将数据点分类为簇。

罗伊说:“稳定性和塑性的两难问题根本没有解决。但我们已经展示了一种基于我们在量子材料中观察到的行为来解决这个问题的方法。”“如果我们能在未来将这样学习的材料转化为硬件,那么人工智能就能更有效地执行任务。”

对于量子材料作为人工智能硬件的实际应用,研究人员需要弄清楚如何在大规模系统中应用习惯化和敏化。他们还必须确定材料在集成到计算机芯片中时如何对刺激做出反应。

研究人员说,这项研究是指导下一步工作的起点。除了在普渡大学进行的实验外,罗格斯大学的一个团队还进行了详细的理论计算,以了解氧化镍在微观水平上发生了什么,从而模拟海蛞蝓的智能特征。阿贡国家实验室的特点是镍氧化物样品的性质和佐治亚大学测量电导率进一步分析材料的行为。

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