納米記憶技術研究獲進展 建立人工神經元網絡
2015-05-15 08:09:26 奧創智能據澳洲網12日報道，近日，澳大利亞科研人員研制納米記憶技術取得重要進展，這對大腦仿真技術的成功研制有著重要的意義。
墨爾本皇家理工大學(RMIT)的科研人員表示，納米記憶技術的原理與生物大腦的記憶有相似之處，而且此裝置厚度僅有頭發絲的1/10000，可以模仿大腦神經系統的工作原理。
首席研究員奈里(Hussein Nili)博士表示，要建立人工神經元網絡，模仿生物大腦的功能和運行機理，首先要創造納米記憶細胞。像USB這樣傳統的數碼存儲裝置通過二進制的原理記憶數據，而納米記憶細胞則利用變化狀態圖相似的原理;它們之間的差異好比常用照明燈開關和明暗調節器開關之間的差異。
奈里博士補充道，“你回家開燈時，會上下按開關，要么開燈要么關燈。但是，明暗調節器就沒有那么簡單。你可以根據喜好隨意調節室內光線的多少。所以，納米記憶和USB的不同也是類似的?！?/p>
奈里博士認為，納米技術促進大腦仿真技術的發展，從此，仿真技術可以擺脫道德的羈絆，不需要用真人實驗。“如果你能復制一個人體大腦結構，你就可以更加直接地洞悉哺乳動物或人類的腦部運行，也可以關注帕金森或老年癡呆患者腦部的紊亂狀態。” 奈里博士補充道。
從長遠的角度講，納米技術可能用于腦部損害部位的替代品制作，為醫學腦部修復發展提供可行的材料;同時，研究員瓦利亞(Sumeet Walia)認為納米記憶細胞將推動人工智能的大發展?！耙坏┪覀兛梢杂洃浕蚧叵脒^去的事情，我們就可以以此研究人工智能的存儲網路元件。那么機器人和電 腦就可以像人一樣思考。”
人工神經網絡（artificial neural network，縮寫ANN），簡稱神經網絡（neural network，縮寫NN），是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或計算模型。神經網絡由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網絡能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統?，F代神經網絡是一種非線性統計性數據建模工具，常用來對輸入和輸出間復雜的關系進行建模，或用來探索數據的模式。
神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱“神經元”，或“單元”）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），這相當于人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
它的構筑理念是受到生物（人或其他動物）神經網絡功能的運作啟發而產生的。人工神經網絡通常是通過一個基于數學統計學類型的學習方法（Learning Method）得以優化，所以人工神經網絡也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標準數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面在人工智能學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統計學的方法，人工神經網絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。
