中国类脑计算研究登Nature子刊：解锁AI性能提升新路径，中科院清华北大联合成果

智东西08-16

作者 | ZeR0编辑 | 漠影智东西8月16日报道，中科院自动化所联合清华北大的研究团队提出了具有内生复杂性的类脑计算方法，今日相关论文发表于国际顶级学术期刊Nature的子刊Nature Computational Science。人工智能（AI）领域的最终目标是构建能实现通用人工智能的系统，让模型具有更加广泛和通用的认知能力。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law去构建更大、更深和...

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HH神经元结构及相关电路图；b. 如何将有4个tv-LIF2HH神经元的tv-LIF2HH子网络等同于HH神经元；c. 单个到连接的等效性；d. 由HH神经元与tv-LIF2HH子网络的等效连接组成的神经网络。上图中，LIF2HH网络中的每条线代表了从前一个子网络中的4个LIF神经元到整个后一个子网络的4个不同连接。这项研究首先展示了脉冲神经网络神经元LIF模型和HH模型在动力学特性上存在等效性，进一步从理论上证明了HH神经元可以和4个具有特定连接结构的时变参数LIF神经元（tv-LIF）动力学特性等效。基于这种等效性，团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性，使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性，在更小的网络架构上实现与之相似的计算功能。进一步，团队将由4个tv-LIF神经元构建的“HH模型”（tv-LIF2HH）简化为s-LIF2HH模型，通过仿真实验验证了这种简化模型在捕捉复杂动力学行为方面的有效性。▲高精度仿真情况下的等效图。a. 相同电流注入下单个HH模型和tv-LIF2HH子网络的电位输出；b. 按网络中采用的模型分类的三种连接：HH、tv-LIF2HH子网络和s-LIF2HH子网络连接；c. 将二进制编码器和简化后的LIF2HH子网络的后续实验；d. HH神经元和s-LIF2HH子网络的脉冲数和相对触发时间误差。实验结果表明，HH网络模型和s-LIF2HH网络模型在表示能力和鲁棒性上，具有相似的性能，证明了内生复杂性模型在处理复杂任务时的有效性和可靠性。同时，研究发现HH网络模型在计算资源消耗上更为高效，显著减少了内存和计算时间的使用，从而提高了整体的运算效率。研究团队通过信息瓶颈理论对上述研究结果进行了解释。▲计算资源及统计指标分析。a. 每个网络在推理和反向传播过程中的时间消耗；b. 相同输入的各网络的加法运算和乘法运算的FLOP；c. 每个网络的可训练参数；d. 各网络互信息归一化值。这些结果反驳了HH网络比LIF网络消耗更多资源的观点，并证明了具有内生复杂性的小型模型方法的优势。该研究为将神经科学的复杂动力学特性融入AI提供了新的方法和理论支持，为实际应用中的AI模型优化和性能提升提供了可行的解决方案。目前，研究团队已开展对更大规模HH网络以及具备更大内生复杂性的多房室神经元的研究，有望进一步提升大模型计算效率与任务处理能力，实现在实际应用场景中的快速落地。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.29.2","shortVersion":"4.29.2","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2459594248"}