科技日報北京11月20日電 （記者張夢然）20日發表在《自然·機器智能》雜誌上的一項研究中，英國劍橋大學科學家證明，對人工智能（AI）係統施加物理限製，就像人腦必須在物理和生物限製下發育和運作一樣，可讓它發展出某些與(yu) 人腦相似的關(guan) 鍵特征和策略，從(cong) 而完成任務。

　　該係統使用計算節點，而不是真正的神經元。神經元和節點在功能上相似，包括接受輸入、轉換並產(chan) 生輸出，並且單個(ge) 節點或神經元可能連接到多個(ge) 其他節點或神經元。

　　團隊對係統應用了“物理”約束。他們(men) 給係統提供了一個(ge) 簡單的任務。這是一個(ge) 迷宮導航任務的簡化版本，通常在研究大腦時也會(hui) 用於(yu) 老鼠和獼猴等動物，係統必須結合多條信息來決(jue) 定到達終點的最短路徑。

　　當係統被要求在物理約束下執行任務時，它使用了與(yu) 真實人腦相同的技巧來完成任務。例如，為(wei) 了克服這些限製，人工係統開始形成集線器，這是高度連接的節點，充當跨網絡傳(chuan) 遞信息的渠道。

　　而且，節點發展出了靈活的編碼方案。這意味著在不同時刻，節點可能會(hui) 因迷宮的混合屬性而被觸發。例如，同一節點能對迷宮的多個(ge) 位置進行編碼，不需要專(zhuan) 門的節點來對特定位置進行編碼。這是在複雜生物體(ti) 的大腦中才能看到的另一個(ge) 特征。

　　團隊表示，這一人造大腦為(wei) 科學家提供了一種方法，讓他們(men) 能夠理解在真實大腦中記錄神經元活動時所看到的豐(feng) 富而令人眼花繚亂(luan) 的數據。人造大腦還讓人們(men) 能夠注意到在實際生物係統中不可能看到的問題。

　　新係統的總體(ti) 布線成本比典型的人工智能係統低得多，更接近真實的大腦。這意味著，用有限的能量資源處理大量不斷變化的信息的機器人，亦可從(cong) 該類腦結構中受益。

　　【總編輯圈點】

　　人類大腦可謂世界上最複雜的信息處理係統，人工智能的研究者，自然也希望從(cong) 人腦的運作方式中得到啟發。類腦研究，被認為(wei) 是人工智能取得突破的路徑之一。此次，科研人員通過給係統施加物理限製的方式，讓人工智能展示出和人腦相似的策略製定方式和相關(guan) 特征，向人腦又靠近了一點點。不過，人類對大腦的了解也非常有限，還有太多迷霧籠罩，計算機領域模仿人腦所做的努力，或許也能幫助人們(men) 進一步挖掘大腦的生物學秘密。