记者10月12日获悉，中国科学院自动化研究所曾毅研究员团队在“会发育”的人工智能研究方面取得重要进展。他们受人类大脑发育可塑性启发，提出了像生物脑一样“会发育”的神经网络模型。相关研究成果发表于人工智能领域权威期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》。
人脑神经网络有一个极有利于适应环境的特性，那就是可塑性。来自环境的刺激，包括与其他人之间的互动，都不断改变大脑的神经网络。人脑在与环境相互作用中，不仅能习得和完善诸多复杂的认知功能，而且还会降低能量消耗。
“受脑发育可塑性的启发，我们认为，面对日益复杂、规模不断扩大的人工神经网络，如何构建像人脑一样效率更高、适应性更强的神经网络结构，是推动人工智能进一步发展必须要面对的课题。”论文通讯作者、中国科学院自动化所研究员曾毅说。
在这项研究中，科研人员探索了脑发育可塑性如何赋予深度神经网络以动态结构调整能力，设计了自适应剪枝策略以去除网络中冗余的突触和神经元，从而显著提升了人工神经网络和脉冲神经网络的性能和效率。
“我们的研究可以说是脑科学与人工智能双向启发的又一个典型案例。”曾毅说，这项研究揭示了脑发育可塑性在助力神经网络自适应形成类脑高效结构方面的重要价值和关键作用，将为发展高适应性、高性能的类脑人工智能模型与平台提供了有力的理论与技术支持。
记者10月12日获悉，中国科学院自动化研究所曾毅研究员团队在“会发育”的人工智能研究方面取得重要进展。他们受人类大脑发育可塑性启发，提出了像生物脑一样“会发育”的神经网络模型。相关研究成果发表于人工智能领域权威期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》。
人脑神经网络有一个极有利于适应环境的特性，那就是可塑性。来自环境的刺激，包括与其他人之间的互动，都不断改变大脑的神经网络。人脑在与环境相互作用中，不仅能习得和完善诸多复杂的认知功能，而且还会降低能量消耗。
“受脑发育可塑性的启发，我们认为，面对日益复杂、规模不断扩大的人工神经网络，如何构建像人脑一样效率更高、适应性更强的神经网络结构，是推动人工智能进一步发展必须要面对的课题。”论文通讯作者、中国科学院自动化所研究员曾毅说。
在这项研究中，科研人员探索了脑发育可塑性如何赋予深度神经网络以动态结构调整能力，设计了自适应剪枝策略以去除网络中冗余的突触和神经元，从而显著提升了人工神经网络和脉冲神经网络的性能和效率。
“我们的研究可以说是脑科学与人工智能双向启发的又一个典型案例。”曾毅说，这项研究揭示了脑发育可塑性在助力神经网络自适应形成类脑高效结构方面的重要价值和关键作用，将为发展高适应性、高性能的类脑人工智能模型与平台提供了有力的理论与技术支持。
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