洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗室的一項新研究顯示，沒(méi)有人能說(shuō)出機器人是否會(huì )夢(mèng)想著(zhù)電綿羊，但他們幾乎肯定會(huì )需要一段休息時(shí)間，這些休息所帶來(lái)的好處與睡眠為活著(zhù)的大腦所提供的好處相似。

洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗室的計算機科學(xué)家伊金·沃特金斯說(shuō)：“我們研究的是尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這種系統可以像活人的大腦一樣學(xué)習很多東西。” “我們對以類(lèi)似于人類(lèi)和其他生物系統在童年時(shí)期從環(huán)境中學(xué)習的方式訓練神經(jīng)形態(tài)處理器的前景感到著(zhù)迷。”

沃特金斯和她的研究小組發(fā)現，連續不斷的無(wú)監督學(xué)習之后，網(wǎng)絡(luò )仿真變得不穩定。當他們將網(wǎng)絡(luò )暴露于類(lèi)似于活腦在睡眠中經(jīng)歷的波動(dòng)的狀態(tài)時(shí)，穩定性得以恢復。沃特金斯說(shuō)：“好像我們在給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )一樣，可以睡個(gè)好覺(jué)。”

這一發(fā)現是在研究團隊致力于開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)得出的，該網(wǎng)絡(luò )與人類(lèi)和其他生物系統如何學(xué)習看得很近。該小組最初努力使穩定的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)受無(wú)監督的字典訓練，該訓練涉及對對象進(jìn)行分類(lèi)，而無(wú)需事先進(jìn)行示例比較。

洛斯·阿拉莫斯(Los Alamos)的計算機科學(xué)家和研究合著(zhù)者加勒特·凱尼恩(Garrett Kenyon)說(shuō)：“只有在嘗試利用生物學(xué)上逼真的尖峰神經(jīng)形態(tài)處理器或試圖了解生物學(xué)本身時(shí)，才會(huì )出現如何使學(xué)習系統變得不穩定的問(wèn)題。” “絕大多數機器學(xué)習，深度學(xué)習和AI研究人員從未遇到過(guò)這個(gè)問(wèn)題，因為在他們研究的非常人工的系統中，他們可以執行全局數學(xué)運算，從而具有調節系統整體動(dòng)態(tài)增益的作用。”

研究人員將決定使網(wǎng)絡(luò )暴露于人工模擬睡眠的決定是將其穩定的最后努力。他們對各種類(lèi)型的噪聲進(jìn)行了實(shí)驗，大致可與調諧收音機時(shí)在電臺之間遇到的靜態(tài)噪聲相媲美。當他們使用所謂的高斯噪聲波時(shí)，最好的結果是出現的，其中包括范圍廣泛的頻率和幅度。他們假設該噪聲模仿了慢波睡眠過(guò)程中生物神經(jīng)元接收到的輸入。結果表明，慢波睡眠可能在某種程度上起到了確保皮質(zhì)神經(jīng)元維持其穩定性而不產(chǎn)生幻覺(jué)的作用。

小組的下一個(gè)目標是在英特爾的Loihi神經(jīng)形態(tài)芯片上實(shí)現他們的算法。他們希望讓Loihi時(shí)不時(shí)地進(jìn)入睡眠狀態(tài)，使其能夠穩定地實(shí)時(shí)處理來(lái)自硅視網(wǎng)膜相機的信息。如果這些發(fā)現證實(shí)了人造大腦需要睡眠，那么我們可能會(huì )期望未來(lái)可能出現的android和其他智能機器也是如此。

沃特金斯將于6月14日在西雅圖的“計算機視覺(jué)中的女性”研討會(huì )上介紹這項研究。