在本項(xiàng)研究中，合作團(tuán)隊(duì)首先展示脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元LIF模型和HH模型在動(dòng)力學(xué)特性上存在等效性，進(jìn)一步從理論上證明HH神經(jīng)元可以和4個(gè)具有特定連接結(jié)構(gòu)的時(shí)變參數(shù)LIF神經(jīng)元(tv-LIF)動(dòng)力學(xué)特性等效。

合作團(tuán)隊(duì)通過(guò)信息瓶頸理論對(duì)他們的研究結(jié)果進(jìn)行解釋認(rèn)為，本項(xiàng)研究為將神經(jīng)科學(xué)的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性融入人工智能提供新的方法和理論支持，為實(shí)際應(yīng)用中的人工智能模型優(yōu)化和性能提升提供可行的解決方案。

這次研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HH網(wǎng)絡(luò)模型和s-LIF2HH網(wǎng)絡(luò)模型在表示能力和魯棒性上具有相似的性能，驗(yàn)證了內(nèi)生復(fù)雜性模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的有效性和可靠性。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)，HH網(wǎng)絡(luò)模型在計(jì)算資源消耗上更為高效，顯著減少內(nèi)存和計(jì)算時(shí)間的使用，從而提高了整體的運(yùn)算效率。

香港6和宝典资料這一新型類腦計(jì)算方法，可改善傳統(tǒng)模型通過(guò)向外拓展規(guī)模帶來(lái)的計(jì)算資源消耗問(wèn)題，也為有效利用神經(jīng)科學(xué)發(fā)展人工智能提供了示例。相關(guān)成果論文近日在國(guó)際專業(yè)學(xué)術(shù)期刊《自然-計(jì)算科學(xué)》(Nature Computational Science)發(fā)表。

基于這種等效性，團(tuán)隊(duì)通過(guò)設(shè)計(jì)微架構(gòu)提升計(jì)算單元的內(nèi)生復(fù)雜性，使HH網(wǎng)絡(luò)模型能夠模擬更大規(guī)模LIF網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力學(xué)特性，在更小的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)與之相似的計(jì)算功能。隨后，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步將由4個(gè)tv-LIF神經(jīng)元構(gòu)建的“HH模型”(tv-LIF2HH)簡(jiǎn)化為s-LIF2HH模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這種簡(jiǎn)化模型在捕捉復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為方面的有效性。

合作團(tuán)隊(duì)介紹說(shuō)，構(gòu)建更加通用的人工智能，讓模型具有更加廣泛和通用的認(rèn)知能力，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域發(fā)展的重要目標(biāo)。目前流行的大模型路徑是基于“尺度定律”(Scaling Law)去構(gòu)建更大、更深和更寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可稱之為“基于外生復(fù)雜性”的通用智能實(shí)現(xiàn)方法，但這一路徑面臨著計(jì)算資源及能源消耗難以為繼、可解釋性不足等問(wèn)題。