像人类一样储存记忆的电脑

  • 栏目:遗漏分析 时间:2018-07-12

他们称之为哈勃心灵望远镜。

这是在2009年,IBMs认知计算集团的一个科学家小组宣布建造了当时有史以来最大的人造大脑之后。这是一个对人类视觉皮层的逐细胞计算机模拟,相当于猫的大脑。

提到深空望远镜哈勃,是对建造一台具有类似大脑基础设施的计算机的银河复杂性的一种肯定。根据IBM的数据,2009年建立的猫大小的大脑代表了10亿个由10万亿个突触连接的神经元。从那以后,他们大幅扩大规模——绘制猕猴大脑的神经通路,并逐渐接近人脑的精确模拟。

用今天的硬件模拟一个完整的、生物上真实的人脑仍然是一个难以实现的目标。完成这一壮举所需的处理能力令人难以置信。数学家、劳伦斯·伯克利国家实验室副主任霍斯特·西蒙2009年对大众力学说:“这将是一座核电厂”。“光是电力一项每年就要花10亿美元。“从那时起,科学家们就表示,他们希望到2019年能够模拟人类规模的大脑,但他们还没有解决如何为这种模拟提供动力的问题。(尽管如此,Simon和其他人已经成功地创造了受人脑突触数量启发的计算机模拟——这不同于生物学上的现实模型,但仍然是朝着最终目标迈进了一步。)

人造大脑是这样的能量猪,因为它们可以无限精确,这意味着它们可以利用大量的数据来完成它们的工作。例如,考虑一个用于模式识别的神经网络——一种在海量图像数据库上训练以能够识别人脸的系统。训练系统所需的庞大数据集是使其有效的原因,但也是妨碍效率的原因。换句话说,工程师们已经想出了如何构建具有惊人内存容量的计算机系统,但是他们仍然需要大量的电力来操作它们。

对于任何人来说,这都是一个问题,因为他们希望大脑驱动的计算机背后的技术能够被广泛使用,并可扩展到普通人实际使用的设备——比如智能手机。这个缩放问题也有助于解释为什么科学家对制造模仿人脑的计算机如此感兴趣;人类的大脑都是高度复杂的处理器——毕竟,人们会带着一生的记忆——而且它们非常节能。

如果工程师们能弄清楚是什么使人脑运行得如此之好,而且相对于它的处理能力来说,能量如此之少,他们也许能够制造出一台同样的电脑。哥伦比亚大学朱克曼研究所的理论神经科学家斯特凡诺·福西说:「但这一直是个谜。」“我们想了解的是,我们能否利用生物学的复杂性,从根本上构建一个高效的[人工]记忆系统。“

因此,Fusi和他的同事、研究所的助理研究科学家马库斯·本纳建立了一个数学模型,说明人脑在人脑生物限制下是如何处理和储存新旧记忆的。他们今天发表在《自然神经科学》杂志上的一篇论文展示了人类大脑中的突触如何在保护旧记忆的同时形成新记忆,以及旧记忆如何帮助减缓新记忆的衰退。

他们的模型显示,随着时间的推移,一个人储存了足够的长期记忆并积累了足够的知识,人类的记忆储存变得更加稳定。与此同时,大脑的可塑性降低。这一变化有助于解释为什么婴儿和儿童能够学得这么快:他们的大脑可塑性很强,但还不是很稳定。

「这就是为什么学习语言等许多能力都有关键时期。」“随着你积累知识,学习新的东西变得非常困难,比孩子难得多。这当然反映在任何一种像我们这样的模型中,在那里你本质上有所谓的超塑性。“

元可塑性是指突触可塑性根据过去的活动随时间变化的方式,是Fusi和Benna创建的模型的重要组成部分。在旧的模拟中——这种神经网络有助于为许多现有的机器学习系统提供动力——每个突触都由一个变量或值表示,该变量或值可以随着系统运行而无限调整。“但自然界中没有这样的东西,”福西说。“人脑中的突触[不可能有数十亿个不同的值”。“新模型受大脑实际运作方式启发,模仿人类突触随时间的可塑性,以及旧记忆影响新记忆储存的方式。“在我们的情况下,通过将模型中所有这些不同的变量组合在一起,”Fusi说,“我们可以延长记忆寿命,而不会牺牲记忆的初始强度。这才是最重要的。“

最新发现的意义超出了更精确模拟生物系统的理论兴趣,这本身可以为神经科学提供一个重要的新框架。此外,这种模拟暗示了一种新的神经形态硬件的真正可能性,这种硬件由超级强大和惊人的小型计算机驱动。

Fusi说,这种模式允许“在能量方面更有效的方式”,所以如果你想将这种[人工)大脑技术集成到你的手机中,这样你的手机可以为你开车,你可能需要这种电脑。“

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