“停放一辆有12个神经元的汽车”

人工智能未必难以实现多而复杂的服务。 这被维也纳研究人员开发的神经互联网新变种所证实。 蛔虫的大脑可以作为其适应系统的模型。 科学家们只需要12个人工神经元来构建智能灵活的互联网，足以让小型汽车进入停车位，完全自主，没有事故。 研究人员表示，这种生物启发的机器大脑将来可以承担许多其他复杂的任务。

人工智能( ai )已经征服了我们的日常生活。 即使我们不仔细观察。 教育用计算机系统帮助企业进行会计和数据解释，医生诊断和治疗疾病，在我们的日常生活中作为语言助手出现。 现在，这些系统大多由神经互联网组成。 这个结构类似于人脑中的神经细胞。 特殊算法模仿了我们大脑中突触的功能。 因为，连接的强度会根据成功和失败、适应系统的经验而改变。 维也纳科技大学的ramin hasani解释说，首先必须训练神经网络。

时间因素出现的时候

但是，对大多数神经互联网来说，他们自然的角色模型有重要的不同。 在这个过程中，时间一般并不重要。 hasani的同事radu grosu说。 在大多数神经互联网的情况下，所有输入都会在给定的时间点传播，并很快产生一定的输出。 但是，从本质上说，这完全不同。 例如，对于必须适应不断变化的环境条件的运动序列，时间很重要，必须灵活。 对于将来制造汽车自动驾驶车的计算机系统尤其如此。 hasani说，采用所谓的rnn -递归神经互联网可以更好地处理这些任务。 这是一个更好地反映时间流逝的框架，

hasani和他的团队现在开发了基于神经元和突触生物物理模型的神经互联网新架构，允许时间依赖的动态。 hasani解释说，在一般的rnn模型中，神经元和神经元2之间存在不变的联系，决定着一个神经元对另一个神经元的影响程度。 在我们的新型rnn中，这种连接是时间的非线性函数。 更具体地说，这个互联网上的节点之间的连接不仅是反馈和经验的，而且是随着时间的推移而变化的。 研究人员的灵感来源于蛔虫秀丽隐线虫( caenorhabditis elegans )这种特别简单、经常被研究的生物。

小型网络停车场

为了测试他们的新人工智能，研究者首先建立了以蠕虫大脑为模型的小型神经互联网。 我们重建了线虫c .线虫采用的神经系统，创造了非常简单的反射触摸撤退。 奥地利科学技术研究所的共同开发者mathias lechner这样解释道。 研究人员用电脑重构了12个神经元的互联网，使用专门开发的学习算法将其调整为特定的任务。 这个互联网应该把车辆操纵到停车位。 hasani说，神经互联网的输出本质上是控制蛔虫的运动，和我们一起转向汽车，然后加速。

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