一个国际研究团队通过设计一个具有复杂大脑功能的纳米线网络，在人工智能(AI)的发展上取得了突破。

日本国家材料科学研究所(NIMS)的一组科学家通过整合许多覆盖有厚度约为1纳米的聚合物绝缘层的银纳米线，创建了一个所谓的“神经形态网络”。网络工作的原因是两条纳米线之间的连接形成了一个可变电阻元件或突触元件，其行为类似于突触。

然后，网络由许多相互作用的突触元件组成，形成一个更大的网络，当施加电压时触发，从而可以找到最佳的电流路径或电效率最高的路径。

通过使用这个网络，该团队可以产生类似于人类特有的高级大脑功能相关的电特性，如记忆、学习、遗忘、变得警觉和恢复平静。

材料纳米结构国际研究中心研究主任兼副主任中山东彦(Toyamabu Nakayama)表示，该网络是通过所谓的神经形态计算提高人工智能这一更大科学目标的一部分。他告诉《设计新闻》:“神经形态计算引起了很多人的兴趣。”他列举了神经芯片领域的最新进展，比如英特尔的Nervana和IBM的真北芯片。“这些挑战基于使用电路模拟大脑中的生物信号，以及迄今为止开发的漂亮的模拟神经网络建模。”

打造更具创意的AI。

中山告诉我们，NIMS团队在一些神经形态学计算中发现了局限性，但“大脑的基本特征缺失”。他解释说：“这里的问题是，所有AI技术都需要将大量数据集连接到计算机系统，即使是基于神经芯片的系统也是如此。”"。布线的复杂性是需要解决的问题之一，因为大脑允许单个神经细胞通过10000个突触与10000个其他细胞进行交流，而目前的半导体技术(光刻)无法使用光刻来实现如此复杂的布线。”

而且，人脑可以参与自组织和功能的创造，“所以我们有联想思维、创造力、直觉等。”中山说，这是目前人工智能技术所欠缺的。

虽然中山团队开发的网络不能解决所有这些问题，但它确实为开发更复杂的AI提供了一个起点，并为“自然缺席”的神经形态纳米线网络引入了“无设计”方法。软件程序，他说。因此，现在我们希望我们的工作能够为我们的“智力”和“创造力”的起源建立一个更好的假设，并找到一种打开新型信息处理器的方法。"

类脑技术

这位研究员在《自然科学报告》杂志上发表了一篇关于他工作的论文。

目前，该团队正在使用神经网络材料开发一种类似于大脑的记忆装置，他们希望这种记忆装置能够以与当前计算机使用的原理完全不同的原理运行。尽管当前的计算机被设计成花费时间和精力来寻找最佳解决方案，但新的存储设备被设计成在一定限度内快速做出决策，即使生成的解决方案可能不是绝对最优的。

中山解释说：“例如，在我们通过提供一部分字符形状只在网络中存储形状字符后，设备将在没有任何程序的情况下建议可能的字符，”中山解释说。“这是一种联想或认知信息处理器；但是，由于它不需要任何程序和计算机，它将是一个节能处理器。”

该网络还使得开发节能自主系统成为可能，

该系统可以响应环境变化动态决策，但目前还没有人工智能。最后，研究人员希望他们的工作能让他们更深入地了解大脑如何为未来的技术和应用提供信息。

伊丽莎白蒙塔尔巴诺是一位自由作家，他写了20多年关于技术和文化的文章。她曾作为一名专业记者在凤凰城、旧金山和纽约生活和工作。闲暇时，她喜欢冲浪、旅游、音乐、瑜伽和烹饪。她目前住在葡萄牙西南海岸的一个村庄里。

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