洛斯阿拉莫斯国家实验室的一项新研究表明，没有人能判断机器人是否会梦见给羊通电，但它们几乎肯定需要一些休息时间，这些休息带来的好处类似于睡眠为一个活着的大脑提供的好处。

洛斯阿拉莫斯国家实验室的计算机科学家Ekin Watkins说：“我们正在研究尖峰神经网络，它可以学习许多东西，比如活人的大脑。”“我们对以类似于人类和其他生物系统从童年环境中学习的方式训练神经形态处理器的前景非常着迷。”

Watkins和她的研究团队发现，经过连续的无监督学习，网络模拟变得不稳定。当他们将网络暴露在类似于活体大脑在睡眠期间经历的波动的状态下时，稳定性得以恢复。沃特金斯说：“这就像我们让神经网络睡了一个好觉。”

这一发现是在研究团队致力于开发神经网络时发现的，神经网络与人类和其他生物系统的学习方式密切相关。首先，该小组试图使稳定的模拟神经网络进行无监督字典训练，这涉及到在没有预先比较例子的情况下对对象进行分类。

《洛斯阿拉莫斯》的计算机科学家和研究合著者加勒特凯尼恩(Garrett Kenyon)说：“只有当你试图使用生物学上逼真的刺突神经形态处理器或试图理解生物学本身时，如何让学习系统不稳定的问题才会出现。”“绝大多数机器学习、深度学习和AI研究人员从未遇到过这个问题，因为在他们研究的非常人工的系统中，他们可以执行全局数学运算，从而具有调整系统整体动态增益的效果。”

研究人员将决定，将网络暴露于人工模拟睡眠的决定是稳定网络的最后努力。他们对各种类型的噪声进行了实验，这些噪声大致相当于调谐收音机时在无线电台之间遇到的静态噪声。当他们使用所谓的高斯噪声波时，最好的结果出现了，包括宽范围的频率和振幅。他们假设噪音模仿了慢波睡眠时生物神经元接收到的输入。结果表明，慢波睡眠可能在一定程度上保证皮层神经元保持稳定而不产生幻觉。

该团队的下一个目标是在英特尔的Loihi神经形态芯片上实现他们的算法。他们希望时不时让Loihi进入睡眠状态，这样它就可以稳定地实时处理来自硅视网膜摄像头的信息。如果这些发现证明人工大脑需要睡眠，那么我们可能会期待未来可能出现的安卓和其他智能机器也能做到这一点。

沃特金斯将于6月14日在西雅图举行的“计算机视觉中的女性”研讨会上介绍这项研究。

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