構建更加通用的人工智能，讓模型具有更加廣泛和通用的認知能力，是當前人工智能領域發展的重要目標。目前流行的大模型路徑是基于尺度定律去構建更大、更深和更寬的神經網絡，但這一路徑面臨著計算資源及能源消耗難以為繼、可解釋性不足等問題。
8月16日，北京大學深圳研究生院教授田永鴻團隊聯合中國科學院自動化研究所研究員李國齊、徐波團隊等的合作成果發表于《自然—計算科學》。
研究團隊借鑒大腦神經元復雜動力學特性，提出了“基于內生復雜性”的類腦神經元模型構建方法，改善了傳統模型通過向外拓展規模帶來的計算資源消耗問題，為有效利用神經科學發展人工智能提供了示例。該研究工作為推動自然智能與人工智能差距的彌合、降低AI碳足跡等科學領域提供了工具和框架。
《自然》同期發表的觀點文章對該研究評價道：“AI 研究更加貼近工程與應用，而神經科學的研究更加具有探索性。研究團隊挑戰了這一傳統觀點，并表明更詳細且生物學上更真實的神經元模型可以推動深度學習取得更大進展。”
在類腦計算研究中，脈沖神經網絡占據核心地位，是最具有生物意義、最類似大腦運行機制的神經網絡模型，被認為是新一代的神經網絡。該研究首先展示了脈沖神經網絡神經元LIF模型和HH模型在動力學特性上存在等效性，進一步從理論上證明了HH神經元可以和四個具有特定連接結構的時變參數LIF神經元動力學特性等效。
基于這種等效性，團隊通過設計微架構提升計算單元的內生復雜性，使HH網絡模型能夠模擬更大規模LIF網絡模型的動力學特性，在更小的網絡架構上實現與之相似的計算功能，并通過構建簡化模型驗證了其在捕捉復雜動力學行為方面的有效性。
該研究為將神經科學的復雜動力學特性融入人工智能，為構筑人工智能與神經科學的橋梁提供了新的方法和理論支持，為實際應用中的AI模型優化和性能提升提供了可行的解決方案。目前，研究團隊已開展對更大規模HH網絡，以及具備更大內生復雜性的多分支多房室神經元的研究，有望進一步提升大模型的計算效率與任務處理能力，實現在實際應用場景中的快速落地。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s43588-024-00674-9
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