前言:

科學(xué)家們構(gòu)建出了一種合成腦細(xì)胞的關(guān)鍵部分,這些合成細(xì)胞能在毫秒級(jí)別上留存記憶,這一成果在將來(lái)可能會(huì)使類(lèi)腦計(jì)算機(jī)成為現(xiàn)實(shí)。

這些合成出的關(guān)鍵部分采用離子來(lái)產(chǎn)生電信號(hào),與大腦中神經(jīng)元傳輸信息的方式相同。

作者 | 方文

圖片來(lái)源 |  網(wǎng) 絡(luò)

人工神經(jīng)元及其模型

在這項(xiàng)于8月6日發(fā)表在《科學(xué)》期刊上的研究中,來(lái)自法國(guó)巴黎國(guó)家科學(xué)研究中心的科研人員們構(gòu)建了一個(gè)人造神經(jīng)元的計(jì)算機(jī)模型。

和大腦中的神經(jīng)元一樣,這個(gè)模型可以用電信號(hào)傳輸信息。研究者輸送離子跨越水薄層,以此來(lái)模擬真實(shí)的離子通道;

如此,這些人造神經(jīng)元能夠產(chǎn)生和大腦中神經(jīng)元一樣的電發(fā)放。

科學(xué)家們推測(cè),如果我們能制作出像人腦一樣的計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)的能耗會(huì)大大降低。而復(fù)刻人腦生物機(jī)制的一種方法就是像大腦一樣利用離子去產(chǎn)生電流。

在更精細(xì)的層面上,研究人員構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)來(lái)模擬動(dòng)作電位的產(chǎn)生。

神經(jīng)元在產(chǎn)生動(dòng)作電位之前細(xì)胞膜處于靜息電位,當(dāng)刺激引起細(xì)胞外的陽(yáng)離子內(nèi)流時(shí),細(xì)胞膜發(fā)生去極化。

當(dāng)去極化達(dá)到閾值時(shí)電壓門(mén)控的離子通道會(huì)開(kāi)放,使得更多的陽(yáng)離子進(jìn)入細(xì)胞,直到膜內(nèi)電位達(dá)到最大值后重新極化,這一過(guò)程歷時(shí)幾個(gè)毫秒。

為了模擬電壓門(mén)控的離子通道,研究人員對(duì)兩層石墨烯之間的水薄層進(jìn)行了建模。

在模擬中,研究者分別以一個(gè)水分子、兩個(gè)水分子、三個(gè)水分子的厚度對(duì)水層進(jìn)行建模,并且將水層表征成了準(zhǔn)二維的狹縫。

在對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真測(cè)試時(shí),科研人員發(fā)現(xiàn):當(dāng)施加更強(qiáng)的電場(chǎng)時(shí),這些結(jié)構(gòu)會(huì)以足夠慢的速度分解,從而留下某種記憶。

在真實(shí)神經(jīng)元中,動(dòng)作電位就等同于神經(jīng)元的細(xì)胞記憶;我們的大腦通過(guò)打開(kāi)和關(guān)閉離子通道去創(chuàng)造這樣的記憶。

模型是基于[記憶電阻]

根據(jù)此前的研究,有科學(xué)家認(rèn)為人腦的存儲(chǔ)容量大約為1TB,不過(guò)也有科學(xué)家認(rèn)為應(yīng)該有100TB。

人腦雖然不是自然界中最大的,但卻是最發(fā)達(dá)的。在所有哺乳動(dòng)物中,人腦占身體的比例最大。

人腦雖然只占了身體重量的2%,卻消耗著20%的能量。

神經(jīng)元的數(shù)量的對(duì)應(yīng)著著腦的能力,人腦大約包含了860億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞,其中大腦皮層就占了140億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞。

這些神經(jīng)元就像計(jì)算機(jī)中的門(mén)電路,是基本的邏輯單元,它們復(fù)雜的連接在一起,而且是大規(guī)模串并聯(lián),最終和神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞一起構(gòu)成人腦這一復(fù)雜的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。

研究顯示,每對(duì)神經(jīng)元之間大約存在1000個(gè)突觸;860億個(gè)神經(jīng)元和1000個(gè)突出相乘,可以大概計(jì)算出,人腦潛在的存儲(chǔ)能力高達(dá)86TB。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就類(lèi)似于這種模型,通過(guò)對(duì)不同數(shù)據(jù)賦予不同的權(quán)重,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模糊計(jì)算,用來(lái)模擬人腦非線性、非精確的數(shù)據(jù)處理能力。

用更少的神經(jīng)元做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)

研究者將動(dòng)力系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)由隨機(jī)連接的人工神經(jīng)元組成的[儲(chǔ)備池]中。

系統(tǒng)越大、越復(fù)雜,期望預(yù)測(cè)的結(jié)果越準(zhǔn)確,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越大,完成任務(wù)所需的計(jì)算資源和時(shí)間也就越多。

基于人工神經(jīng)元的儲(chǔ)備池是一個(gè)黑盒子,科學(xué)家們不知道它里面到底發(fā)生了什么,只知道它管用。

儲(chǔ)備池計(jì)算核心的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的,發(fā)現(xiàn)整個(gè)儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)可以大大簡(jiǎn)化,從而顯著降低對(duì)計(jì)算資源的需求,節(jié)省大量時(shí)間。

研究者提出的下一代儲(chǔ)備池計(jì)算技術(shù)明顯優(yōu)于當(dāng)前的SOTA技術(shù)。在一臺(tái)臺(tái)式機(jī)上進(jìn)行的一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的模擬中,新系統(tǒng)的速度是當(dāng)前模型的33到163倍。

實(shí)現(xiàn)任何意義上真正的人工智能

傳統(tǒng)的電子元器件需要消耗的能量非常大。而我們的人類(lèi)大腦雖然復(fù)雜,但其能耗卻非常低。

這種差異,是因?yàn)槿梭w神經(jīng)元之間的交流也存在電流,但其電流的載體不是電子而是離子。

讓電子元件使用離子進(jìn)行信號(hào)傳遞,新開(kāi)發(fā)出來(lái)的[人工神經(jīng)元]就能和人體大腦神經(jīng)元使用同樣的電介質(zhì)進(jìn)行交流。

通俗一點(diǎn)來(lái)說(shuō),就是人類(lèi)大腦可以實(shí)現(xiàn)和計(jì)算機(jī)的雙向交流。

現(xiàn)在,智能算法能夠進(jìn)行人臉識(shí)別,甚至能夠駕駛無(wú)人汽車(chē),而這些技術(shù)主要?dú)w功于基于人腦結(jié)構(gòu)原理的深度學(xué)習(xí)。

它們由許多人造神經(jīng)細(xì)胞組成,并通過(guò)人造突觸連接并由此互相傳遞信號(hào)。

真實(shí)的神經(jīng)元已經(jīng)足夠深入,能夠幫助他們開(kāi)展更復(fù)雜、更高效、更接近人腦的學(xué)習(xí)流程。

也就是說(shuō),這樣的人工網(wǎng)絡(luò),識(shí)別一只貓所需學(xué)習(xí)的例子更少,且有內(nèi)化語(yǔ)言意義的功能。

這樣的系統(tǒng)不僅能夠改變單個(gè)神經(jīng)元在各個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn),還能將不同種類(lèi)神經(jīng)元的特點(diǎn)在人工網(wǎng)絡(luò)中結(jié)合起來(lái),就像人腦一樣。

最終目標(biāo)是建立一個(gè)電子復(fù)制的大腦,它能夠模仿人腦的功能、能力和多樣性,實(shí)現(xiàn)任何意義上真正的人工智能。

結(jié)尾:

如果精確模仿大腦的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在計(jì)算機(jī)模型上,計(jì)算機(jī)模型的發(fā)展也會(huì)增強(qiáng)對(duì)大腦本身的理解。

科學(xué)家找到了能夠模仿自身學(xué)習(xí)能力的人工網(wǎng)絡(luò)的方法,而這反過(guò)來(lái)也讓我們更好地了解大腦和我們自身。

部分資料參考:《人工神經(jīng)元再進(jìn)一步,存儲(chǔ)記憶已成現(xiàn)實(shí)》,雷鋒網(wǎng):《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否駕馭生物神經(jīng)元的“濃稠”程度?5到8層可能并非極限》,機(jī)器之心pro:《儲(chǔ)備池計(jì)算新突破:神經(jīng)元更少,計(jì)算速度最高提升百萬(wàn)倍》,科技誠(chéng)談:《美腦機(jī)接口設(shè)備與中國(guó)“人工神經(jīng)元”相比,誰(shuí)更強(qiáng)?》

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