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人民網(wǎng)北京9月27日電 （記者趙竹青）記者從中國科學(xué)院自動化研究所獲悉，該所曾毅研究員負責(zé)的類腦認知智能團隊受經(jīng)過自然演化的生物腦神經(jīng)環(huán)路結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出的多樣性以及脈沖時序依賴可塑性機制啟發(fā)，提出了腦啟發(fā)的神經(jīng)環(huán)路演化策略，助力研發(fā)更具生物合理性和高效性的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這一研究近日在國際期刊《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）上發(fā)表。

據(jù)介紹，在生物神經(jīng)系統(tǒng)中，不同類型的神經(jīng)元能夠自組織成連接模式各異的神經(jīng)環(huán)路，以在結(jié)構(gòu)上支持實現(xiàn)豐富的認知功能。人腦中不同類型的神經(jīng)環(huán)路及其自適應(yīng)能力促進了人類感知、學(xué)習(xí)、決策及其他高等認知功能的實現(xiàn)。然而，當(dāng)前的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計范式大多基于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)啟發(fā)。這些結(jié)構(gòu)主要由前饋連接占據(jù)主導(dǎo)地位，而沒有考慮到不同類型的神經(jīng)元，顯著阻礙了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜任務(wù)上發(fā)揮其潛力。從計算視角挖掘生物神經(jīng)環(huán)路的豐富動力學(xué)特性及其意義，并應(yīng)用于當(dāng)前類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)從而提升人工智能系統(tǒng)的能力，仍然是一個深刻而具有開放性的挑戰(zhàn)。

科研團隊以前饋和反饋連接與興奮性和抑制性神經(jīng)元結(jié)合為基礎(chǔ)，為智能演化的計算建模提供了更具生物合理性的演化空間。研究利用神經(jīng)元的局部脈沖行為，通過脈沖時序依賴可塑性的局部規(guī)則，自適應(yīng)地演化出通過自然演化生成的功能性神經(jīng)環(huán)路，如前向興奮、前向抑制、反饋抑制和側(cè)向抑制，并結(jié)合全局誤差信號更新突觸權(quán)重。通過融入演化生成的神經(jīng)環(huán)路，本研究構(gòu)建了用于圖像分類和強化學(xué)習(xí)與決策任務(wù)的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用受腦啟發(fā)的神經(jīng)環(huán)路演化策略（NeuEvo）以及演化出的豐富的類神經(jīng)環(huán)路類型，演化后的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極大地增強了感知、強化學(xué)習(xí)與決策能力，為具有復(fù)雜功能的網(wǎng)絡(luò)演化與認知能力涌現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。