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            @ 2019.02.21 , 14:00

            会睡觉的AI效率更高

            对我们人类来说,睡眠非常重要。长时间剥夺睡眠的话,搞不好会直接去世。此外,某些自主运行的功能会趁着意识陷入睡眠的时候,修补我们的身体:?#28909;?#35828;,让神经元修剪我们在白天建立起来的并无必要的突触连接,好保持大脑的健康。

            这个过程被称为突触体内平衡,可以防止大脑内存被无用?#19988;?#22534;满。或许它也提高了我们的?#29616;?#34920;现,而做梦可以让我们整理以往的?#19988;洹?/p>

            ?#29575;?#35777;明,如果赋予人工神经网络睡眠和做梦的功能,AI或许会像人类大脑一样变得更加健康。

            是的,没错。它的运作方式与人类的神经系统相似。

            ?#27604;唬?#20154;工神经网络(ANN)——?#26377;?#24687;处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络——不会自发而本能地入睡和做梦。这就是为什么意大利的数学家特意编写了一款被称为Hopfield的会睡觉的神经网络。

            “受到哺乳动物大脑中睡眠和做梦机制的启发,我们建议现有的神经网络模型,兼具标准的在线(清醒)学习机制(允许以模式存储外部信息)和离线(睡眠)学习以及巩固的机制。”

            当ANN清醒的时候,它不停地学?#23433;?#23384;储各种信息。问题是,它的存储容量是有限的。

            因此,?#29467;?#38431;设计了一种在数学上再现人类睡眠模式的方法——快速眼动睡眠?#21520;?#27874;睡眠,前者被认为可以消除不必要的?#19988;洌?#21518;者被认为可以巩固重要的?#19988;洹?/p>

            ANN的“睡眠”状态也是如此,循环和消除不必要的信息,然后整合剩下的、重要的东西。

            结果非常之好。没有睡眠,最大容量是α= 0.14,其中α表示每个突触存储的比特数。当结合睡眠周期?#20445;珹NN达到了这种网络的理论极限——α= 1。

            模拟的广泛测试验证了他们的结论——允许神经网络偶尔打盹(使用正确的打盹算法)可以提高性能。

            萨兰托大学的数学家Adriano Barra说:“我们相信,在?#29616;?#30340;过程?#23567;?#34429;然学习?#22270;?#32034;肯定会发挥关键作用——睡眠对人工智能来说也是必须的,就像对生物一样。”

            我们由衷希望,他们的理论正确无误。

            研究成果已发表在《神经网络》期刊上,可以在arXiv上阅读到完整的版本

            本文译自 sciencealert,由译者 majer 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


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