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[導(dǎo)讀] 近日,科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一種讓人工智能在氣味識別方面更進(jìn)一步的方法。 3月16日,研究人員在《自然機(jī)器智能》(Nature Machine Intelligence)在線版上發(fā)表報

近日,科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一種讓人工智能在氣味識別方面更進(jìn)一步的方法。

3月16日,研究人員在《自然機(jī)器智能》(Nature Machine Intelligence)在線版上發(fā)表報告稱,與其他人工智能不同,一個新的人工智能系統(tǒng)可以持續(xù)學(xué)習(xí)新的香味,而不會忘記其他香味。它還比其它算法更有效、更可靠。

該程序成功的關(guān)鍵是它的神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu),與其他人工智能設(shè)計相比,它更像哺乳動物大腦中的神經(jīng)回路。

這種算法擅長于檢測背景噪聲中的微弱信號,并在工作中不斷學(xué)習(xí)。這種AI有一天可能會用于空氣質(zhì)量監(jiān)測、有毒廢物檢測或醫(yī)療診斷。

研究中使用的新的人工智能是一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由許多模擬神經(jīng)細(xì)胞處理氣味信息的計算元件組成。人工智能通過從風(fēng)洞里的化學(xué)傳感器獲取電壓讀數(shù)來“嗅探”,這些化學(xué)傳感器暴露在甲烷或氨等不同氣味的煙流中。

當(dāng)人工智能聞到一種新的氣味時,它的神經(jīng)細(xì)胞或神經(jīng)元就會發(fā)生一連串的電活動,而這些活動是系統(tǒng)能夠記住并在未來識別的。

就像哺乳動物大腦中的嗅覺系統(tǒng)一樣,這款人工智能的一些神經(jīng)元被設(shè)計成通過發(fā)出不同時間的脈沖來對化學(xué)傳感器的輸入做出反應(yīng)。其他神經(jīng)元則學(xué)習(xí)識別那些構(gòu)成氣味電信號的點的模式。

比傳統(tǒng)人工智能更優(yōu)秀

這一受到動物大腦啟發(fā)的、設(shè)置為神經(jīng)形態(tài)的人工智能學(xué)習(xí)新氣味比傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)秀。傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同的白板神經(jīng)元組成的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)來作為最初設(shè)計。

如果把普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比作隨機(jī)的新手玩家,那么模擬大腦神經(jīng)形態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個已經(jīng)給隊員分配好了位置、告知比賽規(guī)則的競技隊伍。因此,神經(jīng)形態(tài)的AI系統(tǒng)將能夠更快、更靈活地進(jìn)行研究。

就像一個運動隊可能只需要看一次一場比賽,就可以理解策略并在新場景中實施,神經(jīng)形態(tài)的AI可以在聞到一種新氣味的單一樣本后,就在未來識別出這種氣味,即使是在其他未知的氣味中。

相比之下,一群新手可能需要看很多遍才能重新編排舞蹈,而且還要努力適應(yīng)未來的游戲場景。同樣,一個標(biāo)準(zhǔn)的人工智能必須多次研究單一的氣味樣本,但當(dāng)氣味與其他氣味混合時,仍然可能無法識別它。

康奈爾大學(xué)的Thomas Cleland和英特爾公司的Nabil Imam在對10種氣味的嗅覺測試中,將他們的神經(jīng)形態(tài)人工智能與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對比。

為模擬真實世界的情況,測試的目標(biāo)氣味通常與其他氣味混合在一起。神經(jīng)形態(tài)的人工智能識別正確氣味的準(zhǔn)確率為92%,標(biāo)準(zhǔn)人工智能的準(zhǔn)確率則只有52%。

神經(jīng)形態(tài)AI的另一個好處是,如果向網(wǎng)絡(luò)中加入新的神經(jīng)元,人工智能仍可以繼續(xù)學(xué)習(xí)新的氣味,這與大腦中不斷形成新細(xì)胞的方式類似。

這也不會干擾到其他的神經(jīng)元,而在傳統(tǒng)人工智能中,加入一種新的氣味很容易擾亂現(xiàn)有的聯(lián)系,所以一個傳統(tǒng)人工智能很難在不忘記其他氣味的情況下學(xué)習(xí)新的氣味,除非從頭開始訓(xùn)練。

新的人工智能的一次性學(xué)習(xí)策略也比傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)更節(jié)能,而傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)“往往非常耗電”,耶魯大學(xué)的神經(jīng)形態(tài)工程師Priyadarshini Panda表示。

目前,當(dāng)涉及的氣味較少時,這種新的神經(jīng)形態(tài)AI系統(tǒng)看起來運作得很好。未來,研究人員可以對其是否適用于更大規(guī)模的學(xué)習(xí)而進(jìn)行進(jìn)一步實驗。

哺乳動物的嗅覺更厲害?

在選擇模仿哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上,選擇哺乳動物有可能是因為其接近于人類,更方便模擬,也有可能是因為哺乳動物本身在嗅覺上就表現(xiàn)優(yōu)秀。

一項研究列出了10種擁有最多與嗅覺有關(guān)的基因的動物,榜上有名的哺乳動物有馬、奶牛、負(fù)鼠、非洲大象和狗等。人類排在第13位,擁有396個嗅覺感受器(OR)基因,僅次于樹鼩(563)和兔子(768)。

在哺乳動物中,大約有2萬個基因與嗅覺有關(guān),其中只有近一半的基因用于實際用途。哺乳動物的鼻子里有數(shù)百萬個嗅覺感受器,用來探測不同的氣味。一項東京的研究發(fā)現(xiàn)嗅覺感受器是哺乳動物中最重要的多基因家族。

嗅覺對于哺乳動物來說和生存密切相關(guān),在某些情況下比視覺或聽覺更為重要。

氣味在提供方向信息方面不如聲音或地點準(zhǔn)確,但它的優(yōu)勢是可以隨著時間的推移傳遞信息。它在黑暗中也同樣有效,而且是無聲的。

一種動物用氣味標(biāo)記了它的領(lǐng)地,這是在向另一種動物提供關(guān)于它自己的信息,即使它已經(jīng)離開很久了,這種信息仍然可以被接收到。它能夠長時間持續(xù),向不特定種類和數(shù)量的其它動物傳遞信息,而不需要任何進(jìn)一步的能量消耗。

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