由 dawei 目前，一支国际科学家小组使用神经网络模型，研制出一种新型人造突触，适用于人工智能机器人，可使它们变得更加聪明。
据国外媒体报道，未来人类应当小心一些！人工智能系统将变得更加聪明。目前，一支国际科学家小组使用神经网络模型，研制出一种新型人造突触，适用于人工智能机器人，可使它们变得更加聪明。
在人造神经网络中，计算系统可设计仿真人类大脑功能，使用数字神经元和突触，替代生物神经元和突触功能。在这种情况下，突触起到了神经细胞大门的作用，无论是人造还是生物突触，都是传递信息和信号至另一个。它们是生物和人造神经网络中的连接组织，据估计典型的人类神经系统包含着100万亿多个突触。
虽然科学家在人造神经网络上取得了显著成功，但是当代人工智能系统的发展仍受特定限制的阻碍，在哺乳动物的大脑中，突触可以同时容纳两种类型的信号——抑制和兴奋信号，但是由纳米等级电子元件构成的人造突触，一次只能处理一种类型的信号，最终人工智能系统仅能处理一半的信号。
目前中国和美国科学家研制出一种人造突触，能够处理两种类型信号。详细的研究报告内容发表在《美国化学学会纳米杂志》上，该项目的资金是由国家科学基金会和陆军研究办公室提供的。
研究报告合著作者、南加利福尼亚大学王涵（音译）说：“最新人造突触可使相同突触重新配置成为抑制或者兴奋信号模式，这不可能存在于之前固态人造突触系统之中。这种最新功能柔性对于确保人造神经系统更加复杂具有重要意义，能够像人类大脑一样进行动态配置。”
在人类大脑中，兴奋信号响应通常使大脑更加兴奋和警觉，而抑制信号响应通常使大脑更加平静和放松。同时，它们对神经系统具有深远意义，兴奋信号响应导致肌肉收缩，抑制信号响应导致肌肉放松。
这种最新人造突触在计算机系统中也有类似的功能，神经系统使用生物突触处理化学和电子信号，人造神经网络使用人造突触处理数字信息。王涵说：“在一个人造神经网络中，兴奋信号能够增强人造神经网络中的某些连接，抑制信号则削弱这样的连接。”
生物仿真对于开发人造神经网络中的新一代认知能力具有重要意义。王涵说：“更加复杂的神经系统可以被模仿，使该系统潜在地更加智能和通用化。这就像是汽车的油门和刹车，两者结合在一起，能够确定大脑活动性的正常功能和稳定性，就像正常行驶的汽车一样。它更接近生物大脑的功能。”