文章主题:,生成式AI,神经形态学,纳米技术,大脑启发,电子装置,学习和记忆,强化学习,工作记忆,合成智能

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🌟🚀近年来,神经形态学研究领域引领创新,独树一帜!它致力于创造非生物环境中的生物神经系统复制品——神经元与跃动的突触,仿佛开启了通往仿生智慧的新篇章。🔍💡通过模拟大脑结构和功能,这一前沿探索正逐步揭开更接近人类认知的秘密。让我们一起见证科技如何赋予无生命体智慧之光!🌟

原文改写:🚀科研新突破!纳米技术揭示神经网络级智能,#微型银线网络#展现出令人惊叹的学习记忆力。据《科学进展》最新报告,这种自组装系统模仿大脑回路,实现了类似人脑的思考模式,为创建仿生电子设备开启新篇章。🔍探索未知,科技引领未来!欲了解更多,敬请关注相关领域的深度研究动态。记得用#神经网络# #纳米技术# #学习记忆#等关键词优化SEO哦!😊

    模仿大脑  

🌟研究人员专注于创新技术——纳米线网络,旨在再现大脑神经元与突触的精妙网络,探索那些与人类智慧紧密相连的高级认知过程。🔍通过这项前沿实验,他们旨在揭示大脑运作的秘密,而非推销个人或商业联系。🧠

  这些纳米线就是微型的电线,它们的宽度只有人类发丝的千分之一,由银这样的高度导电的金属制成,通常涂在塑料等绝缘材料上。纳米线能够自组装,形成类似生物神经网络的网络结构。就像带有绝缘膜的神经元一样,每根金属纳米线都涂有一层薄绝缘层。

神经网络(左)与纳米线网络(右)。(图/Loeffler, et al.)

  当电信号刺激纳米线时,离子会穿过绝缘层,并迁移到相邻的纳米线中,这很像跨越突触的神经递质。也就是说,研究人员观察到了纳米线网络中类似突触的电信号。

  新研究使用这个纳米线系统来探索类似人类的智能问题,研究主要集中在高阶认知功能的两个特征:学习和记忆。

  在这项研究中,科学家可以有选择地强化和削弱纳米线网络中的突触途径。在这个过程中,突触的输出会与期望的结果进行比较,如果输出接近期望结果,突触会被加强,反之则会被削减。这就好像大脑中的“监督学习”。

纳米线网络照片(左)与网络路径的变化与强化(右)。(图/Alon Loeffler)

  研究人员对这一结果进行了扩展。他们发现,通过“奖励”或“惩罚”网络,也可以增加强化的程度。这个过程受到了大脑中“强化学习”的启发。

  团队同样实施了一个被称为“n-back任务”的测试版本,这个测试通常被用来测量人类的工作记忆。测试中会呈现一系列刺激,每个新信号会与若干(n)步骤之前的信号进行比较。结果显示,网络能“记住”先前的至少7步信号。神奇的是,7也通常被认为是人类能够在同一时间内保存在工作记忆中项目的平均数量。

  当研究人员使用强化学习时,网络的记忆性能也产生了极大改善。在新研究所涉及的纳米线网络中,研究人员发现,突触通路的形成取决于这些突触在过去是如何被激活的。大脑中突触同样如此,神经科学家称之为“元弹性”。

    合成智能  

  尽管这距离真正复制人类的智能可能仍有一段距离,但是,对神经形态纳米线网络的研究表明,的确有可能在非生物的物理硬件中实现智能的基本特征,比如关键的学习和记忆。

  纳米线网络与人工智能中使用的人工神经网络不同,但它们仍可能带来所谓的“合成智能”。如果大胆展望一下,也许有一天,神经形态的纳米线网络可以学会进行比ChatGPT更像人类的对话,并记住它们。

  #创作团队:

  撰文:Alon Loeffler & Zdenka Kuncic(悉尼大学)

  编译:Takeko

  排版:雯雯

  #参考来源:

  https://theconversation.com/networks-of-silver-nanowires-seem-to-learn-and-remember-much-like-our-brains-204115

  https://phys.org/news/2023-04-nanowire-networks-human-brain.html

  #图片来源:

  封面图&首图:PublicDomainPictures.net

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