一種因受人腦功能而啟發(fā)的新型人工智能

（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)）

受人腦功能的啟發(fā)，并基于一種稱(chēng)為神經(jīng)調(diào)節(jié)的生物學(xué)機(jī)制，它使智能主體能夠適應(yīng)未知情況。

近年來(lái)，人工智能(AI)推動(dòng)了高性能自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。但是，這些技術(shù)通常是逐個(gè)任務(wù)應(yīng)用的，這意味著為一個(gè)任務(wù)訓(xùn)練的智能代理在其他任務(wù)(甚至非常相似的任務(wù))上的執(zhí)行效果會(huì)很差。為了克服這個(gè)問(wèn)題，列日大學(xué)(ULiège)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于生物學(xué)機(jī)制的新算法，稱(chēng)為神經(jīng)調(diào)節(jié)。該算法可以創(chuàng)建能夠執(zhí)行訓(xùn)練期間未遇到的任務(wù)的智能代理。這個(gè)新穎而卓越的結(jié)果將在本周的《PLOS ONE》雜志上發(fā)表。

盡管近年來(lái)AI領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步，但我們離人類(lèi)智能還很遠(yuǎn)。的確，如果當(dāng)前的AI技術(shù)允許訓(xùn)練計(jì)算機(jī)代理以更好地執(zhí)行某些任務(wù)，而不是專(zhuān)門(mén)針對(duì)他們進(jìn)行人工訓(xùn)練，那么當(dāng)這些代理處于與經(jīng)歷過(guò)的條件(甚至略有不同)的條件下時(shí)，它們的性能通常非常令人失望在訓(xùn)練中。

通過(guò)使用一生中獲得的技能，人類(lèi)能夠非常有效地適應(yīng)新情況。例如，一個(gè)學(xué)會(huì)在客廳里走路的孩子也會(huì)很快學(xué)會(huì)在花園里走路。在這種情況下，學(xué)習(xí)走路與突觸可塑性有關(guān)，突觸可塑性改變了神經(jīng)元之間的聯(lián)系，而在客廳學(xué)習(xí)到的行走技能與在花園中行走所需的快速適應(yīng)技能則與神經(jīng)調(diào)節(jié)有關(guān)。神經(jīng)調(diào)節(jié)通過(guò)化學(xué)神經(jīng)調(diào)節(jié)劑修飾神經(jīng)元本身的輸入-輸出特性。
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