【转载】能够学习的人工神经突触问世，人造大脑要来？

超级混源体老邱

本人点评：人造大脑？！若要出现必将颠覆！看来离生化机器人和完全超智能电脑又近了一步！但也离“终结者-天网”也进了一步！奉劝那些科学家！不要偏离正确的研发道路！否则后悔可就来不及了！

此贴来自：IT之家

    法国研究人员日前成功开发出能自主学习的人工神经突触，即artificial synapse。他们还创建了物理模型，这对于开发更复杂的电路十分关键。研究成果在昨日发表于《Nature Communications》。

    仿生学领域的一项重要目标，是模仿人脑——从大脑的机能与运转方式获取灵感，来设计更加智能的机器。这在信息学科应用广泛，用来处理成特定任务的算法，如图像识别，就受到仿生学的启发。但它们能耗巨大。

    以Vincent Garcia为首的法国科研人员，近日在该领域取得了突破：在芯片上直接创制出能够学习的人工神经突触，以及能够解释其学习能力的物理模型。该研究为创造人工神经突触网络，因而开发出更快速高效的人工智能系统打开了一扇大门。

艺术家描绘的人工神经突触结构图

    人脑的学习过程与神经突触紧密关联，后者起到连接神经元的作用。被激活的神经突触越多，其连接就会受到强化，学习得到提升。研究人员从这项机制获取灵感，来设计名为忆阻器（Memristor）的人工神经突触。该纳米电子原件，由两个电极，以及夹在它们之间的一层薄铁电物质（ferroelectric layer）组成。后者的电阻，可用类似于神经元电信号的电压脉冲来调整。若电阻低，突触联系（synaptic connection）会很强；若电阻高，突触联系会较弱。让人工神经突触进行学习，完全是基于这项调整电阻的能力。

    虽然，全世界有许多顶级实验室在研究人工神经突触，这些设备的工作原理在很大程度上仍是未知的。法国研究人员的主要贡献在于：首次开发出能预测人工神经突触如何工作的物理模型。借助该模型，创建更复杂的系统成为了可能，比如一系列与这些忆阻器相互连结的人工神经元。

    雷锋网获知，作为欧盟ULPEC H2020研究项目的一部分，该发现将会用于在新型摄像头上进行实时轮廓识别：除非观察到视角变化，像素点会保持不活动状态。该数据处理过程的能耗更低，并能更快地检测选中的对象。雷锋网了解到，参与该研究的学者来自于CNRS/Thales物理学联合研究室，波尔多大学、巴黎第十一大学、埃夫里大学以及美国阿肯色大学。

JUDGE.D.N

frelia

自作死...不可活...

xmh881013