日本科学家新研究：能体外「思考」的神经元，让机器人走出迷宫

【导读】“生物智能是终极的人工智能。」

去年，Musk neuralink成功地将芯片植入猪的大脑，理解了猪的孤独，并给它一些刺激，使猪做出了有倾向性的举动。

这无疑是脑机科学的一大进步，让科学家们兴奋不已。但是反过来，用大脑信号来引导机器就有点神奇了。如果机器能够获得动物脑细胞的决策能力，

是什么样的情况？机器人能获得人类的智能吗？随着物理存储计算机技术的发展，大脑信号的奥秘正在被揭开。现在，机器可能真的拥有了我们的大脑回路！《应用物理快报》，东京大学的研究人员，

本文描述了如何通过电刺激与机器相连的脑神经细胞来教会机器人走出简单的迷宫。

在整个实验过程中，研究人员不断通过电脉冲刺激机器人纠正方向。机器人看不到环境，感知不到环境也没有经过训练，完全依靠干扰信号的引导。这些神经元是真正的活细胞，

并且作为计算机来构建相干信号的物理存储池。

这些自稳定信号告诉机器人周围的环境被限制在一定范围内，并作为它在迷宫中自由移动的基线。每当机器人转向错误的方向或面向错误的方向时，细胞培养基中的神经元就会受到电脉冲的干扰。在整个实验过程中，

机器人不断接收被干扰信号中断的自稳定信号，直到成功完成迷宫任务。

可以看出，这个系统不需要额外的学习，只要一个干扰信号告诉它走错路，它就能找到正确的路。机械信息学副教授、这项研究的参与者高桥弘毅说：“我个人受到我们实验的启发。

我们假设生命系统中的智能来自一种可以从混沌状态中获得连贯输出的机制。"

生命通过提取混沌神经元信号找到解决方案，并将解决方案存储在类似于存储池的地方。小学生解不出大学数学题，是因为他们的“存储池”不够丰富。研究小组认为，

该实验对提高人工智能和利用物理存储计算更好地理解大脑机制具有非凡的作用，并可能导致神经拟态计算机的巨大发展。现在很多计算机厂商，人工智能厂商都在搞GPT3级别的超大型模型，无非是奇迹。

但这种计算幂的方法不容易大规模推广，缺乏本质智能。另一方面，目前以深度学习为。。的人工智能依赖于物理计算能力，计算芯片的生产工艺已经到了极限，无法继续突破。

只有通过空间叠加等技术才能实现少量的提升。

从目前的生理学角度来看，大脑神经元处理信号的速度比计算机晶体管慢1000万倍，但大脑处理一些复杂信息的准确性却远高于计算机。从简单的能量守恒角度来说，人类可以通过吃有限的食物来保持大脑高效运转。

并不会耗费巨大的电力资源。所以，人脑的决策效率要远远高于目前的机器人工智能系统，因此将将生物智能与人工智能进行结合，可能是一个很有前景的方向。东京大学的这项研究，

也是在探索神经元传递信息、存储信息以及最终决策的机制，最终也许会引导科学家得出一个独立于物理实现层的表征与算法，从而实现真正的强人工智能。

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