中国科学技术信息研究所：2023年新一代信息技术动态简报（19页）.pdf

1、 新一代信息技术 动态简报新一代信息技术 动态简报 2023年第6期（总第54期）2023年第6期（总第54期）中国科学技术信息研究所中国科学技术信息研究所2023年制2023年制本期目录本期目录人工智能系统自我组织，发展出复杂生物大脑的特征人工智能系统自我组织，发展出复杂生物大脑的特征加速人工智能任务，同时保护数据安全加速人工智能任务，同时保护数据安全利用人工智能追踪冰山利用人工智能追踪冰山Synopsys 借助 OpenAI 实现云中的生成式人工智能副驾驶员Synopsys 借助 OpenAI 实现云中的生成式人工智能副驾驶员医疗人工智能工具获得人类青睐医疗人工智能工具获得人类青睐人工智能

2、系统自我组织，开发出复杂生物大脑的特征人工智能系统自我组织，开发出复杂生物大脑的特征研究揭示了人工智能工具在诊断女性健康问题时存在的偏见研究揭示了人工智能工具在诊断女性健康问题时存在的偏见6G和医学中的人工智能6G和医学中的人工智能人工智能和机器学习可以成功诊断多囊卵巢综合征人工智能和机器学习可以成功诊断多囊卵巢综合征以人工智能为指导，更好地制造过氧化物太阳能电池以人工智能为指导，更好地制造过氧化物太阳能电池 本期概要人工智能技术前沿动态人工智能技术前沿动态 人工智能系统自我组织，发展出复杂生物大脑的特征人工智能系统自我组织，发展出复杂生物大脑的特征剑桥大学的科学家们已经证明，给人工智能系统施

3、加物理限制就像人类大脑必须在物理和生物限制下发展和运作一样可以让它发展出复杂生物大脑的特征，从而解决任务。当大脑等神经系统自我组织并建立联系时，它们必须平衡相互竞争的需求。例如，在物理空间中发展和维持网络需要能源和资源，同时优化网络以进行信息处理。这种权衡塑造了物种内和物种间所有的大脑，这也许有助于解释为什么许多大脑会趋同于类似的组织解决方案。来自剑桥大学医学研究委员会认知与脑科学部门(MRC CBSU)的盖茨学者Jascha Achterberg说:“大脑不仅擅长解决复杂的问题，而且只消耗很少的能量。”在我们的新工作中，我们表明，考虑到大脑解决问题的能力以及它尽可能少地消耗资源的目标，可以帮

4、助我们理解大脑为什么是这样的。”同样来自MRC CBSU的共同主要作者Danyal Akarca博士补充说:“这源于一个广泛的原则，即生物系统通常会进化到充分利用它们可用的能量资源。”他们得出的解决方案通常非常优雅，反映了施加在他们身上的各种力量之间的权衡。”在今天发表在自然机器智能上的一项研究中，Achterberg、Akarca和同事们创造了一个人工系统，旨在模拟一个非常简化的大脑，并应用物理约束。他们发现，他们的系统继续发展出与人类大脑相似的某些关键特征和策略。该系统没有使用真正的神经元，而是使用计算节点。神经元和节点在功能上是相似的，因为每个节点都接受输入，转换它，并产生输出，单个节点

5、或神经元可能连接到多个其他节点或神经元，所有输入信息都要计算。然而，在他们的系统中，研究人员对系统施加了“物理”约束。每个节点在虚拟空间中都有一个特定的位置，两个节点距离越远，它们之间的通信就越困难。这与人类大脑中神经元的组织方式相似。研究人员让系统完成一个简单的任务在这种情况下，这是一个简化版的迷宫导航任务，通常是在研究大脑时交给老鼠和猕猴等动物的，在那里它必须结合多条信息来决定到达终点的最短路线。团队选择这个特定任务的原因之一是，为了完成它，系统需要保持一些元素开始位置、结束位置和中间步骤一旦它学会了可靠地完成任务，就有可能在试验的不同时刻观察到哪些节点是重要的。例如，一个特定的节点集群可

6、能对终点位置进行编码，而其他节点可能对可用路线进行编码，并且可以跟踪哪些节点在任务的不同阶段处于活动状态。最初，系统不知道如何完成任务并犯错误。但当它得到反馈时，它会逐渐学会在任务中做得更好。它通过改变节点之间连接的强度来学习，类似于我们学习时脑细胞之间连接的强度是如何变化的。然后，系统一遍又一遍地重复这个任务，直到最终学会正确地执行它。然而，在他们的系统中，物理限制意味着两个节点距离越远，在两个节点之间建立响应反馈的连接就越困难。在人类大脑中，跨越大物理距离的连接的形成和维持是昂贵的。当系统被要求在这些限制条件下执行任务时，它使用了一些与真正的人类大脑相同的技巧来解决任务。例如，为了绕过这些