科学家成功研发能自行学习的「人工突触」

人工智慧（AI）的发展，很大程度上都是基于模仿人类大脑的功能。在资讯科学的领域内，这些AI 系统称为人工神经网路（artificial neural network），利用演算法模拟大脑神经运作，能分析数据，学习识别语言和图像。

最近，法国国家科学研究中心（CNRS）和波尔多大学的研究者成功研发了一种「人工突触」，称为忆阻器（memristor）。这突破有助于开发出更加高效快速，以及能自行学习的人工神经网路。相关成果发表在《自然·通讯》期刊上。

大脑突触vs 人工突触

突触是人脑神经元之间的联系。突触激活越多，突触联系越稳定，学习效果越好。

「人工突触」忆阻器的运作原理非常相似。放置在两个电极之间的铁电薄层可以自发极化，通过电压脉冲调节电阻。电阻低时，突触联系增强；电阻高时，突触联系减弱。其学习能力便取决于这个电阻范围。

科学家发现，由人工突触组成的阵列能自行学习，找出数据背后的规律。论文作者声称：「这研究为未来能够自行学习的脉冲神经网络技术开路。」

更好的AI

AI的功能日益进步，一些人工智慧系统过往无法完成的任务，如今已经实现。现在，AI可以作曲、玩游戏，战胜人类对手、甚至在法庭内帮助法官进行判决。

这些功能都有赖人工神经网路的学习能力，现在唯一的限制，就是AI 的学习时间；AI 演算法必须读取并分析大量数据，然后从中得出数据背后的规律。

「人工突触」忆阻器正正可以提高这一过程的速度。研究员已成功建立了物理模型，预测其功能。接下来将继续对其功能进行优化。

很快，AI 的学习能力将追上人类大脑，甚至超越我们。

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