中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 参考消息网11月12日报道 据俄罗斯《消息报》网站11月12日报道，莫斯科工程物理研究所的专家提出了一种消除人工智能所谓“痴呆症”的原创方法。人工智能“痴呆”是人工智能在学习新任务时“忘记”获取的信息的常见问题。为了解决这个问题，科学家借鉴人脑的记忆机制，开发了一种新的记忆架构。尽管该架构现在仅在计算机模型中创建，但研究人员已经开发出了将其原理应用于物理层面的神经元处理器。高级研究员谢尔盖·洛博夫 (Sergey Lobov) 表示：“我们可能已经破解了大脑的一个主要谜团，即它在学习新‘文件’时如何避免删除旧‘文件’。”该研究所神经元技术实验室的研究员。 “一切的关键在于神经连接不断地自我重新配置，也就是说，它们‘重新连接’。正是这个过程将脆弱的短期记忆转化为强大的长期记忆。”一些科学家认为，大脑的神经网络就像神经网络一样，按照地图原理工作。在学习过程中，大脑中会形成“记忆痕迹”，类似于森林中走过的小路。但新的道路很快就会冲走旧的道路，使它们变得模糊不清。神经网络内部也会发生同样的事情：不断重写其参数并在接收信息时“忘记”旧数据。记忆在适应新条件时的不稳定被称为“灾难性遗忘症”。为了消除人工智能的这一缺点，莫斯科工程物理研究所的专家借鉴了人脑的工作原理。后者的基础是机制神经连接的重建，同时继续正常的学习过程，并允许系统在接收新信息的同时保留旧信息。洛博夫解释道：“神经网络首先在外部信号的干预下进行学习，神经元之间的连接会得到加强，形成短期记忆。然后关闭外部信号，人工智能就会进行唯一的巩固：短期记忆被固定为神经网络结构的稳定变化，并转化为长期记忆。普通神经网络在1000次激励后开始“忘记”数据，而具有连接重建功能的神经网络可以承受高达1.7亿次，人工智能问题专家Yaroslav Selviorstov表示，解决人工智能的遗忘问题对于需要积累与物体或驾驶交互经验的自动机器人来说很重要。经常面临新路况的无故障汽车。这是人类在创造真正灵活、自主且能够像生物一样进化的机器时面临的主要障碍。该专家表示：“该包架构在研究过程中，并非神经网络内的所有连接都被意外更新，而是仅选择性地改变了权重较低且不携带关键信息的突触。这与我们人类记忆的工作方式类似，即在不破坏旧记忆的情况下形成新记忆。据说新机制保留信息的时间长了数十万倍，这似乎是革命性的，因为它比现有的类似技术能力强了几个数量级。”Selivery Olstov表示，在工业机器人设备领域，此类系统将帮助人们创造通用机械臂，可以掌握新的零件操作技能，同时又不会忘记以前的技能。对于无人驾驶汽车和无人机来说，这意味着他们将能够不断适应新的路况或地形，同时积累独特的经验，无需工程师的干预。他还认为，这项新技术在与患者病史同步演进的个性化医疗诊断系统以及能够适应居民生活习惯的智能家居方面也具有广阔的应用前景。具有数千亿万亿参数的多模态模型。 （审稿人：欧云海） 凝胶纤维机器人血液：药品“快递专家”到大脑 颅内脑肿瘤，特别是位于大脑或重要脑区附近的颅内脑肿瘤，一直是临床治疗的重要挑战。为了证明血凝胶纤维机器人在颅内肿瘤靶向治疗中的可行性和有效性，研究人员在18只小型猪身上建立了脑胶质瘤模型，并将其分为三组：空白对照组、假手术组和治疗组。未来，团队将更加专注于血凝胶纤维机器人的结构优化和运动控制…… [详情] 钙钛矿有机电池光电转换效率刷新纪录 新加坡国立大学科研团队开发出一种新型钙钛矿有机串联太阳能电池。据权威机构认证，1平方厘米有效面积内的光电转换效率达到26.4%，创下同类设备的世界纪录。在具体实现中，研究团队首先将高性能有机子电池与顶层钙钛矿电池堆叠在一起，然后通过透明导电氧化物互连层将两者连接起来。这一成就不仅打破了钙钛矿有机电池的记录，... [详情] 低温下精确控制量子位的芯片已推出 让量子计算机真正实用化大规模量子比特的实现，关键在于如何稳定、准确地控制海量量子比特。研究小组开发了一种硅芯片，可以在毫开尔文温度下控制量子位的旋转。实验结果表明，只要控制系统设计正确，即使一个量子位与晶体管芯片共存不到一毫米，其量子态也会受到轻微扰动。研究人员认为，这种低温电子平台不仅有助于量子计算，... [详情]