“自然演化的生物神經(jīng)系統(tǒng)中，不同類型的神經(jīng)元能夠自組織成連接模式各異的神經(jīng)環(huán)路，從而在結(jié)構上支持實現(xiàn)豐富的認知功能。而當前的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡設計范式大多并沒有考慮到不同類型的神經(jīng)元。”曾毅介紹，挖掘生物神經(jīng)環(huán)路的特性并應用于類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，可幫助提升人工智能系統(tǒng)性能。

利用腦啟發(fā)神經(jīng)演化構建的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡。（中國科學院自動化研究所供圖）

此項研究中，團隊構建了用于圖像分類和強化學習與決策任務的類腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡。“我們模擬了自然結(jié)構演化中的用進廢退，并以此為基礎自主演化出了豐富的神經(jīng)環(huán)路類型。”曾毅說，實驗結(jié)果證明，這些類型豐富的神經(jīng)環(huán)路能夠更好地幫助解決學習與決策等相關核心問題。

“最有意思的是，我們實驗過程中演化出的環(huán)路類型在自然生物的大腦中都是存在的。自然演化中存在即合理，這將給通用類腦認知智能的研究提供很大啟發(fā)。”曾毅說。（記者宋晨、張泉）