『』一个新的人工智能几乎100%通过嗅觉测试
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我们的鼻子是忙碌的野兽 。在任何特定的时刻 ， 多种气味都在争夺我们的注意力 ， 大脑甚至可以分辨出它什么时候闻到了橘子味 ， 即使是在其他气味的背景下 ， 比如香水或肥皂 。大脑的嗅球有数百个感受器一直在跟踪气味 ， 但不知何故却让一切保持正常 。康奈尔大学的一名科学家和英特尔公司的一名研究人员刚刚发明了一种人工智能算法 ， 这种算法通过模仿哺乳动物的嗅球(MOB)来识别10种气味 。给这个算法一个计算机芯片来运行 ， 它就可以学习识别新的气味 。
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托马斯·克莱兰德的“高级神经形态嗅觉电路快速学习和健壮的回忆”3月16日发表在《自然》杂志说,“这是十多年研究嗅球的线路在啮齿动物和试图找出本质上它是如何工作的,以了解动物可以做的事情,我们的机器为什么不能 。”
利兰在接受《康奈尔纪事报》(Cornell Chronicle)采访时表示:“我们现在知道的足够多 ， 可以让这项研究成功 。”“我们已经建立了基于这个理论的计算模型 ， 主要由我们所知道的生物系统的连接性和动力学来引导 。然后我们说 ， 如果是这样 ， 这就可以了 。有趣的是 ， 它确实有效 。”
【『』一个新的人工智能几乎100%通过嗅觉测试】克莱兰的合著者、英特尔实习生纳比尔·伊玛目(Nabil Imam)在英特尔研究芯片Loihi上运行了这款人工智能 。芯片本身就是一个奇迹 。它被设计用来执行受大脑启发的神经形态计算 ， 显示大约13万个硅“神经元” 。就像我们自己的神经元一样 ， 每一个神经元都可以独立于其他神经元发出信号 ， 向相邻的神经元发送脉冲信号 ， 改变它们的电状态 。此外 ， Loihi可以接受来自各种物理传感器的输入 ， 比如Clean和Imam使用的金属氧化物化学传感器 ， 这使得整个结构能够模拟哺乳动物大脑在接受各种感官输入时的自然学习过程 。
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