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據(jù)澳洲網(wǎng)12日報道，近日，澳大利亞科研人員研制納米記憶技術(shù)取得重要進(jìn)展，這對大腦仿真技術(shù)的成功研制有著重要的意義。

墨爾本皇家理工大學(xué)(RMIT)的科研人員表示，納米記憶技術(shù)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(fā)絲的1/10000，可以模仿大腦神經(jīng)系統(tǒng)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(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，模仿生物大腦的功能和運(yùn)行機(jī)理，首先要創(chuàng)造納米記憶細(xì)胞。像USB這樣傳統(tǒng)的數(shù)碼存儲裝置通過二進(jìn)制的原理記憶數(shù)據(jù)，而納米記憶細(xì)胞則利用變化狀態(tài)圖相似的原理;它們之間的差異好比常用照明燈開關(guān)和明暗調(diào)節(jié)器開關(guān)之間的差異。

奈里博士補(bǔ)充道，“你回家開燈時，會上下按開關(guān)，要么開燈要么關(guān)燈。但是，明暗調(diào)節(jié)器就沒有那么簡單。你可以根據(jù)喜好隨意調(diào)節(jié)室內(nèi)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(rèn)為，納米技術(shù)促進(jìn)大腦仿真技術(shù)的發(fā)展，從此，仿真技術(shù)可以擺脫道德的羈絆，不需要用真人實(shí)驗(yàn)。“如果你能復(fù)制一個人體大腦結(jié)構(gòu)，你就可以更加直接地洞悉哺乳動物或人類的腦部運(yùn)行，也可以關(guān)注帕金森或老年癡呆患者腦部的紊亂狀態(tài)。” 奈里博士補(bǔ)充道。

從長遠(yuǎn)的角度講，納米技術(shù)可能用于腦部損害部位的替代品制作，為醫(yī)學(xué)腦部修復(fù)發(fā)展提供可行的材料;同時，研究員瓦利亞(Sumeet Walia)認(rèn)為納米記憶細(xì)胞將推動人工智能的大發(fā)展。“一旦我們可以記憶或回想過去的事情，我們就可以以此研究人工智能的存儲網(wǎng)路元件。那么機(jī)器人和電 腦就可以像人一樣思考?！?/p>

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，縮寫ANN），簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network，縮寫NN），是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng)。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具，常用來對輸入和輸出間復(fù)雜的關(guān)系進(jìn)行建模，或用來探索數(shù)據(jù)的模式。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱“神經(jīng)元”，或“單元”）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重（weight），這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達(dá)。

它的構(gòu)筑理念是受到生物（人或其他動物）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運(yùn)作啟發(fā)而產(chǎn)生的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過一個基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法（Learning Method）得以優(yōu)化，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種實(shí)際應(yīng)用，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來表達(dá)的局部結(jié)構(gòu)空間，另一方面在人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域，我們通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)推理演算更具有優(yōu)勢。