擡頭，人類。人工智能可能會變得更聰明。
壹個國際科學家團隊利用神經網絡模型開發了壹種新的人工智能系統合成突觸。在人工神經網絡中，計算系統被設計用來模擬人腦的功能，數字神經元和突觸復制其生物對應物的功能。
在這種情況下，突觸充當神經元的網關，無論是合成的還是生物的，互相傳遞信息和信號。它們是生物和人工神經網絡中的結締組織。據估計，典型的人類神經系統包含超過100萬億個突觸。
雖然科學家在人工神經網絡方面取得了顯著的成功，但當代的人工智能系統卻受到了特定的限制。在哺乳動物的大腦中，突觸可以同時容納抑制性和興奮性兩種信號。但由納米電子元件制成的人工突觸，壹次只能處理壹種信號。結果，人工智能系統只能半速運行。
直到現在。
美國和中國的研究人員已經開發出壹種能夠處理這兩種信號的合成突觸，在飛行中重新配置自己，這是本周發表在ACS Nano雜誌上的最新研究。該項目的資金由國家科學基金會和陸軍研究辦公室提供。
“這些新的人工突觸允許同壹突觸被重新配置成興奮或抑制模式，這在以前的固態人工突觸裝置中是不可能的，”合著者韓旺說，南加州大學。”這種新的功能靈活性對於使更復雜的人工神經網絡變得重要，也可以像我們的大腦壹樣動態地重新配置。“KdSPE”“KDSPs”“KDSPE”“KDSPs”相關：滿足Web最具病毒性的人工神經網絡“KDSPE”“KDSPs”後面的工程師HAN說，在人腦中，興奮反應通常會產生。大腦更加興奮和警覺，而抑制反應使它更加平靜和放松。在神經系統的更遠處，興奮性反應導致肌肉收縮，抑制性反應導致肌肉放松。
新的人工突觸在計算機系統中允許類似的功能。當神經系統使用生物突觸來處理化學和電信號時，人工神經網絡使用合成突觸來處理數字信息。
“在人工神經網絡中，興奮性信號加強了網絡中的某些連接，抑制性反應削弱了這種連接，”王他說：
這種生物模擬對人工神經網絡下壹代認知能力的發展至關重要。
“可以模擬更復雜的神經系統，使系統潛在地更加智能和多用途，”王說。
妳需要壹個或三個博士學位把妳的頭繞在它周圍，但王建議壹個汽車隱喻。
“這就像壹個是加速器，另壹個是剎車，兩個工作在壹起，以確保適當的功能和大腦活動的穩定性-汽車，”王說它更接近於生物大腦的功能。
最初發表在Seeker上。