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参考消息网报道 11月12日，俄罗斯网站《消息报》报道称，莫斯科工程物理研究所的专家提出了一种独特的方法，可以消除所谓的人工智能“痴呆症”。人工智能中的“痴呆”是人工智能在学习新任务时“忘记”先前获取的信息的典型问题。为了解决这个问题，科学家借鉴了人脑的记忆机制，开发了一种新的记忆架构。尽管这种架构迄今为止仅在计算机模型中创建，但研究人员已经开发出了在物理层面应用这些原理的神经处理器。 “我们有可能已经解决了大脑的一个伟大的谜团：大脑在学习新东西时如何避免删除旧的‘文件’。呃，”该研究所神经技术研究所的高级研究员谢尔盖·洛博夫（Sergey Lobov）说。“这一切的关键是神经连接不断重建或‘重新连接’。正是这个过程将弱的短期记忆转化为强的长期记忆。”一些科学家认为，大脑的神经网络和计算机的神经网络一样，都是按照地图的原理工作的。在学习过程中，大脑中会形成“记忆痕迹”，类似于森林中的脚印。然而，新的道路很快就会抹掉旧的道路，不再引人注目。神经网络内部也发生同样的事情。神经网络在接收信息时不断重写参数，“忘记”旧数据。当下这种记忆的不稳定性被称为“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利用了人工智能的原理。f 人脑的运作。后者的基础是一种重建神经连接的机制，该机制与正常学习过程同时进行，并允许系统在接受新信息的同时保留旧信息。洛博夫说：“神经网络首先在外部信号的介入下学习，神经元之间的连接得到加强，形成短期记忆。之后，外部信号被关闭，人工智能自行工作。此时‘重新布线’任务开始。系统自主地重建网络结构，并将结构模式神圣地‘印’在连接图上。我们把这个过程称为自组织记忆的巩固。短期记忆被称为记忆巩固。神经网络的结构网络稳定变化并产生长期记忆。“为了测试新的记忆架构的有效性，科学家们模拟了学习过程并进行跟踪。ed 神经网络在信息丢失之前可以承受的激活次数。常规神经网络在1000次激励后就开始‘忘记’数据，而具有连接重建能力的神经网络可以承受高达1.7亿次激励。”人工智能问题专家Yaroslav Serviorstov表示，解决人工智能中的遗忘问题对于自主机器人至关重要，自主机器人需要积累与物体和无人驾驶车辆交互的经验，这些机器人经常在路上遇到新的情况。这是人们在创造真正灵活的机器时面临的一个重要问题，专家表示：在训练过程中，并不是神经网络的所有连接都会被无差别地更新，而是只有权重较低且不包含重要信息的突触才会被选择性地修改，这类似于人类记忆的工作原理，即新的记忆。是在不破坏旧的情况下形成的。这似乎是革命性的，因为据说这种新机制能够将信息保留时间延长数十万倍，比现有的类似技术要好得多。 “在工业机器人领域，Seribary Olstov表示，这些系统将有助于创建通用机械臂，让人们在学习新的零件操作技能时不会忘记旧的技能。对于自动驾驶汽车和无人机来说，这意味着可以不断适应新的道路和地形条件，同时积累自己的经验，而无需工程师的干预。这项新技术还包括与患者的病史和智能家居同步发展的个性化系统。我们相信差异化的医疗诊断系统也有广泛的应用潜力。” “我们证明，通过计算机学习，古代知识可以 100% 被保留。然而，令人担忧的是，当前的大数据具有数千亿至数万亿参数的高级语言模型和多模态模型不具有受生物学启发的大规模记忆机制。 “理论上，在未来五到十年内，这种机制可以集成到小型无人机或无人机舰队中，无需学习即可永久运行。”
（点评人：王云海）
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