陳根：人工智能的人工突觸，可像人一樣處理問題？_風聞

文/陳根

人工智能是關於人腦的科學和科技。

事實上，人腦的本質，就是一個由神經元構成的網絡**。龐大的神經元網絡組成了人腦的基本結構**：負責處理大部分思維活動的大腦、負責協調運動的小腦以及連接其中的腦幹。

人工智能模擬人腦而誕生，比如，早期淺層神經網絡的結構一般表現為：多個輸入層“神經元”負責接收並加工輸入信息，之後它們將信息上傳至數量較少的輸出層“神經元”，經過綜合加工後作出決策。**於是，**通過算法的演進，人工智能讓機器在非標準環境中，綜合記憶與環境信息，做出自主決策，解決問題。

但另一方面，人腦也是人類最複雜的器官。在大腦中，神經元之間主要通過突觸溝通，突觸的強度（即溝通的效率）可由可塑性機制調控。科學家一直在嘗試開發像大腦一樣輕巧、節能且適應性強的人工智能（AI），但現有的人工突觸仍無法在超低功率下有效模擬大腦的神經可塑性。

現在，一項發表於《科學·進展》的研究中，研究人員從人腦中獲得靈感，工程師首次將準二維電子氣（2DEG）引入了人工神經形態（neuromorphic）系統。

他們開發了氧化超晶格（oxide superlattice）納米線，讓電子能在納米線提供的二維平面上自由移動，從而形成準2DEG，並以此構成了人工突觸。當人工突觸暴露在光線下時，氧化超晶格納米線上的自由電子會與周圍的氧分子反應，從而改變人工突觸的導電性，模擬了大腦中的突觸可塑性。

特別值得一提的是**，每次突觸傳遞事件的能耗低於0.7飛焦耳（fJ），與大腦突觸的能耗幾乎持平**。同時，該人工視覺系統可以同時以超低功率執行光檢測，實現類腦處理和記憶功能。

此外，由於突觸連接強度的動態變化，**人工突觸能夠處理數據和識別模式，更加健壯、可塑和容錯，因此對不確定性信息具有適應性。**神經形態計算體系結構的所有這些特殊特性使它成為大腦啓發的技術應用的極大興趣，例如視覺信息處理，其中涉及大量的相互關聯的並行數據。