改善传统模型计算资源消耗，人工智能领域又有新突破！

文章预览

我国科学家构建新型类脑网络，构筑人工智能与神经科学的桥梁。 记者近日从中国科学院自动化研究所获悉，该所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学等，提出“基于内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法，改善传统模型计算资源消耗问题，为有效利用神经科学发展人工智能提供了示例，相关研究发表于《自然·计算科学》。 构建更加通用的人工智能，让模型具有更加广泛和通用的认知能力，是当前人工智能领域发展的重要目标。 “目前流行的大模型路径是基于尺度定律构建更大、更深和更宽的神经网络，可称之为‘基于外生复杂性’的通用智能实现方法。”李国齐说，这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。 另外一方面，人类大脑有1000亿神经元，1000万亿左右的突触连接，每个神经元具有丰 ………………………………