構建更加通用的人工智能，讓模型具有更加廣泛和通用的認知能力，是當前人工智能（AI）領域發展的最大目標。目前流行的大模型路徑是基于“尺度定律”（Scaling Law）去構建更大、更深和更寬的神經網絡，可稱之為“基于外生復雜性”的通用智能實現方法。這一路徑雖然看上去可靠，但其面臨著計算資源及能源消耗難以為繼、可解釋性不足等問題。
中國科學院自動化研究所李國齊、徐波研究團隊聯合清華大學、北京大學等借鑒大腦神經元復雜動力學特性，提出了“基于內生復雜性”的類腦神經元模型構建方法，改善了傳統模型通過向外拓展規模帶來的計算資源消耗問題，為有效利用神經科學發展人工智能提供了示例。
8月16日，這項將人工智能與神經科學研究聯系到一起的工作，以《內生復雜性網絡模型架起人工智能與神經科學的橋梁》（Network model with internal complexity bridges artificial intelligence and neuroscience）為題發表在知名期刊《自然計算科學》（Nature Computational Science）。
據介紹，該研究首先展示了脈沖神經網絡神經元（LIF）模型和霍奇金-赫胥黎（HH）模型在動力學特性上存在等效性，進一步從理論上證明了HH神經元可以和4個具有特定連接結構的時變參數LIF神經元（tv-LIF）動力學特性等效。基于這種等效性，團隊通過設計微架構提升計算單元的內生復雜性，使HH網絡模型能夠模擬更大規模LIF網絡模型的動力學特性，從而在更小的網絡架構上實現與之相似的計算功能。
進一步地，團隊將由四個tv-LIF神經元構建的“HH模型”（tv-LIF2HH）簡化為s-LIF2HH模型，并通過仿真實驗驗證了這種簡化模型在捕捉復雜動力學行為方面的有效性。
實驗結果表明，HH網絡模型和s-LIF2HH網絡模型在表示能力和魯棒性上具有相似的性能，驗證了內生復雜性模型在處理復雜任務時的有效性和可靠性。同時，研究也發現HH網絡模型在計算資源的利用上更為高效，顯著減少了內存和計算時間的使用，從而提高了整體的運算效率。在論文中，研究團隊還通過信息瓶頸理論對上述研究結果進行了解釋。
在論文上線后，《自然計算科學》期刊專門撰文高度評論該工作的價值，稱論文中的網絡模型“在人工智能與自然智能之間架起了橋梁”。評論稱，AI研究更加貼近工程與應用，而神經科學的研究更加具有探索性；而研究團隊挑戰了這一傳統，并證明了“更細致且生物學上更真實的神經元模型可以推動深度學習取得更大進展”。
據了解，目前聯合研究團隊已開展了對更大規模HH網絡以及具備更大內生復雜性的多分支多房室神經元的研究，有望進一步提升大模型計算效率與任務處理能力，實現在實際應用場景中的快速落地。
該論文的共同通訊作者是中國科學院自動化所李國齊研究員、徐波研究員和北京大學教授田永鴻；共同第一作者是清華大學錢學森班本科生何林軒（自動化所實習生）、數理基科班本科生徐蘊輝（自動化所實習生），清華大學精儀系博士生何煒華和林逸晗。
相關論文信息：
https://www.nature.com/articles/s43588-024-00674-9
評論文章信息：
https://www.nature.com/articles/s43588-024-00677-6
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