（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

受人腦功能的啟發(fā)，并基于一種稱為神經(jīng)調(diào)節(jié)的生物學(xué)機(jī)制，它使智能主體能夠適應(yīng)未知情況。

近年來，人工智能(AI)推動了高性能自動學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。但是，這些技術(shù)通常是逐個任務(wù)應(yīng)用的，這意味著為一個任務(wù)訓(xùn)練的智能代理在其他任務(wù)(甚至非常相似的任務(wù))上的執(zhí)行效果會很差。為了克服這個問題，列日大學(xué)(ULiège)的研究人員開發(fā)了一種基于生物學(xué)機(jī)制的新算法，稱為神經(jīng)調(diào)節(jié)。該算法可以創(chuàng)建能夠執(zhí)行訓(xùn)練期間未遇到的任務(wù)的智能代理。這個新穎而卓越的結(jié)果將在本周的《PLOS ONE》雜志上發(fā)表。

盡管近年來AI領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步，但我們離人類智能還很遠(yuǎn)。的確，如果當(dāng)前的AI技術(shù)允許訓(xùn)練計算機(jī)代理以更好地執(zhí)行某些任務(wù)，而不是專門針對他們進(jìn)行人工訓(xùn)練，那么當(dāng)這些代理處于與經(jīng)歷過的條件(甚至略有不同)的條件下時，它們的性能通常非常令人失望在訓(xùn)練中。

通過使用一生中獲得的技能，人類能夠非常有效地適應(yīng)新情況。例如，一個學(xué)會在客廳里走路的孩子也會很快學(xué)會在花園里走路。在這種情況下，學(xué)習(xí)走路與突觸可塑性有關(guān)，突觸可塑性改變了神經(jīng)元之間的聯(lián)系，而在客廳學(xué)習(xí)到的行走技能與在花園中行走所需的快速適應(yīng)技能則與神經(jīng)調(diào)節(jié)有關(guān)。神經(jīng)調(diào)節(jié)通過化學(xué)神經(jīng)調(diào)節(jié)劑修飾神經(jīng)元本身的輸入-輸出特性。
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