法国研究人员日前成功开发出能自主学习的人工神经突触，即 artificial synapse。他们还创建了物理模型，这对于开发更复杂的电路十分关键。研究成果在近日发表于《Nature Communications》。
仿生学领域的一项重要目标，是模仿人脑——从大脑的机能与运转方式获取灵感，来设计更加智能的机器。这在信息学科应用广泛，用来处理成特定任务的算法，如图像识别，就受到仿生学的启发，但它们能耗巨大。
以Vincent Garcia为首的法国科研人员，近日在该领域取得了突破：在芯片上直接创制出能够学习的人工神经突触，以及能够解释其学习能力的物理模型。该研究为创造人工神经突触网络，因而开发出更快速人脑的学习过程与神经突触紧密关联，后者起到连接神经元的作用。被激活的神经突触越多，其连接就越会受到強化，从而使学习能力得到提升，这意味着高效的人工智能系统打开了一扇大门。
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