在《自然·机器智能》杂志上发表的一项新研究中,荷兰国家数学与计算机科学研究所(CWI)科学家展示了类脑神经元如何与新颖的学习方法相结合,能够大规模训练快速节能的尖峰神经网络。潜在的应用包括可穿戴人工智能(AI)、语音识别、增强现实等诸多领域。
这种尖峰神经网络,可在称为神经形态硬件的芯片中实现,有望使AI程序更贴近用户。这一解决方案有利于保护隐私、提高稳健度和响应能力,其应用范围从电器中的语音识别、医疗保健监控、无人机导航,到本地监控设备。
就像标准的人工神经网络一样,尖峰神经网络也需要训练才能流畅地执行这些任务。然而,这种网络通信方式也带来了严峻的训练挑战,因为它们无法与人类大脑的学习能力相提并论:大脑可以很容易地从新体验中完成学习,改变连接,甚至建立新的连接;大脑所需的“范本”很少,但学到的却很多;大脑学习新事物时也非常节能。
为了达到与人类大脑接近的程度,新的在线学习算法可直接从数据中学习,实现更大的峰值神经网络。在研究人员展示中,底层尖峰神经网络SPYv4经过训练,可在阿姆斯特丹一条繁忙的街道上区分骑行者、步行者和汽车,并准确指示它们的位置。
研究人员表示,以前,他们可训练超过10000个神经元的神经网络;现在,对于拥有超过6百万个神经元的网络,他们也能很容易地训练。
有了基于尖峰神经网络的强大AI解决方案,研究人员正在开发能以非常低的功率运行这些人工智能程序的芯片,这些芯片最终将出现在许多智能设备中,如助听器和增强/虚拟现实眼镜。
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