数字手与人手彼此绘制丹青（艺术图）。图片来历：西蒙斯基金会

科技日报北京6月30日电（记者张梦然）几近所有撑持现代人工智能（AI）东西的神经收集都是基在20世纪60年月的活体神经元计较模子。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计较神经科学中间（CCN）开辟的新模子注解，这类已稀有十年汗青的近似模子，并未捕获到真实神经元所具有的所有计较能力，而且这类较旧的模子可能会阻碍AI的成长。研究颁发在新一期《美国国度科学院院刊》上。

CCN模子开辟者认为，单个神经元对四周情况的节制力远比之前认为的要年夜。更新后的神经元模子终究可能会发生更壮大的人工神经收集，更好地捕获人类年夜脑的气力。“神经科学在曩昔60年中获得了长足前进，我们此刻熟悉到，之前的神经元模子还很低级。”团队负责人德米特里 奇克洛夫斯基暗示，真实神经元比这个过在简化的模子要复杂很多，也“伶俐”很多。人工神经收集旨在模拟人类年夜脑处置信息和做出决议计划的体例，但所显现的体例还很简单。这些收集基在20世纪60年月的神经元模子，由有序的节点层组成。收集从领受信息的输入层节点最先，然后是处置信息的中心层节点，最后是发送成果的输开博体育出层节点。凡是，只有当节点从上一层节点领受到的总输入跨越某个阈值时，它才会将信息传递到下一层。在练习当前的人工神经收集时，信息只能沿一个标的目的经由过程节点，节点没法影响它们从链中较早的节点领受到的信息。比拟之下，新模子将神经元视为细小的“节制器”（指可以或许按照搜集到的信息来影响四周情况的器件），由于人类脑细胞不但能被动地传递输入信息，现实上它们还可节制其他神经元的状况。奇克洛夫斯基认为，这类更加实际的神经元节制器模子，多是提高很多机械进修利用机能和效力的主要一步。

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