悉尼大学|“混沌的边缘”打开了人工智能的发现之路

悉尼大学和日本国家材料科学研究所的科学家们发现,一个由纳米线组成的人工网络,可以在电刺激时以类似大脑的方式作出反应。


joelhochstetter、zdenkakuncic教授以及中山智信教授领导的国际小组发现,通过将纳米线网络保持在类似大脑的“混乱边缘”状态,它可以以最佳水平完成任务。他们说,这表明神经智能的本质是物理的,他们的发现为人工智能的发展,开辟了一条令人兴奋的道路。这项研究今天发表在《自然通讯》杂志上。


“我们使用长10微米、厚度不超过500纳米的二维随机排列的导线,”悉尼大学纳米研究所和物理学院的博士候选人joelhochstetter说,电线重叠的地方,就像神经元之间的突触一样,形成了电化学连接,并且我们发现,通过这个网络传输的电信号会自动找到传输信息的最佳路径。这种结构允许网络记住系统中以前的路径。


在混乱的边缘


通过模拟,研究小组测试了随机纳米线网络,看看如何使其在解决简单任务时表现最佳。因为如果刺激神经网络的信号太低,那么神经通路就太可预测和有序,不能产生足够有用且复杂的输出。如果电信号淹没了网络,输出就会完全混乱,无法解决问题。悉尼大学的kuncic教授说:“神经科学的一些理论表明,人类的思维可以在混沌的边缘运作,也就是所谓的临界状态。”一些神经科学家认为正是在这种状态下,我们的大脑才能达到最佳状态。这个结果令人兴奋之处在于:它表明,这些类型的纳米线网络可以调整成具有多样化的、类似大脑的集体动力的体系,可以用来优化信息处理。


Kuncic教授是hochstetter先生的博士生导师,目前是加州大学洛杉矶分校的富布莱特学者,致力于纳米科学和人工智能的交叉研究。


克服计算机二元性


在纳米线网络中,导线之间的连接允许系统将存储器和操作合并到一个单一的系统中。这与标准计算机不同,标准计算机是将内存(ram)和操作(cpu)分开。“这些连接像计算机中的晶体管一样工作,但有一个额外的特性,那就是记住信号以前曾经经过这条路径。因此,它们被称为‘忆阻器’。”hochstetter先生说,这种记忆以物理形式存在,纳米线之间交叉点的连接像开关一样,其行为取决于对电信号的历史响应。当信号穿过这些接头时,微小的银丝允许电流通过来激活接头。这就相当于在纳米线的随机系统中创建了一个记忆网络,在这项研究中,我们训练网络将简单的波形转换成更复杂的波形,并且发现,如果你把信号推得太慢,网络就会一遍又一遍地做同样的事情,而不需要学习和发展。如果我们操之过急,网络就会变得不稳定和不可预测。


悉尼大学的研究人员正与日本尼姆斯大学国际材料中心和加州大学洛杉矶分校的合作者紧密合作,纳米线系统是由尼姆和加州大学洛杉矶分校开发的,霍克斯泰特先生与博士生鲁明·朱和阿隆·罗弗勒共同完成了这项分析。


降低能耗


Kuncic教授说:“将记忆和运算结合起来,对人工智能的未来发展具有巨大的实际优势。训练网络因为确定哪个路口应该给予适当的‘负载’或信息的重量所需的算法耗费了大量的能量,我们正在开发的系统不再需要这样的算法。我们只是允许网络发展它自己的权重,这意味着我们只需要担心信号的输入和输出,网络权重是自适应的,有可能释放出大量的能量。这意味着未来任何使用这种网络的人工智能系统所需的能量都会小得多。