國際最新研發(fā)出機器-類器官混合計算系統(tǒng) 可執(zhí)行語音識別等任務(wù)
中新網(wǎng)北京12月12日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業(yè)學術(shù)期刊《自然-電子學》最新發(fā)表一篇生物計算論文稱,研究人員研發(fā)出機器-類器官混合計算系統(tǒng)——一種由電子硬件和一個大腦類器官組成的混合計算系統(tǒng),可以執(zhí)行如語音識別和非線性方程預測等任務(wù)。這一研究凸顯出一種可能的方法,或可克服現(xiàn)有計算硬件的一些限制。
該論文介紹,隨著人工智能(機器學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)成為關(guān)鍵驅(qū)動因素,近年來對算力的需求急劇增加。不過,隨著這些模型變得越來越復雜,運行它們的底層計算硬件的能效和性能卻難以跟上。為此,受人腦結(jié)構(gòu)功能的啟發(fā),研究者正在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng),以設(shè)計用于更高效地運行此類模型。
大腦類器官是用人類多能干細胞人工培育而成的三維聚集體,它會發(fā)育出類腦組織,能夠復制發(fā)育中大腦結(jié)構(gòu)的特定方面。在本項研究中,論文通訊作者、美國印第安納大學伯明頓分校郭峰和同事及合作者開發(fā)出一種混合神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng),部分是傳統(tǒng)計算硬件,部分是大腦類器官。這種類器官的特點是集合了不同類型的腦細胞,包括早期階段和成熟的神經(jīng)元,以及早期類腦結(jié)構(gòu)(如腦室區(qū))的發(fā)育,以形成、發(fā)揮和維持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能,這一類器官從電刺激得到輸入信號,經(jīng)神經(jīng)活動發(fā)送輸出信號。
論文作者將類器官與一類被稱為儲備池計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,這是一個動態(tài)物理存儲層,可根據(jù)一連串輸入信號捕捉和記憶信息。在輸入和輸出層使用了普通計算硬件,輸出層受到訓練可讀取儲備層,對原始輸入數(shù)據(jù)進行預測或分類。
他們的研究表明,該混合計算系統(tǒng)能夠被用于語音識別,經(jīng)訓練改進后能達到約78%的準確度,但與具有長短期記憶的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該系統(tǒng)在使用同一數(shù)據(jù)集時準確性稍遜。
論文作者表示,大腦類器官只是系統(tǒng)的一個部分,更復雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚有待演示。
《自然-電子學》同期發(fā)表同行專家的“新聞與觀點”文章指出,隨著這些類器官系統(tǒng)的復雜性增加,對于學界而言,研究含有人類神經(jīng)組織的生物計算系統(tǒng)的相關(guān)諸多神經(jīng)倫理問題變得重要。他們認為,創(chuàng)造出通用生物計算系統(tǒng)可能還要數(shù)十年,但這一研究有可能就學習、神經(jīng)發(fā)育和神經(jīng)退行性疾病的認知影響等機制產(chǎn)生基礎(chǔ)性的見解。(完)
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