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时间:2025-07-07 08:51:21 来源:网络整理 编辑:焦点
新浪科技讯 6月3日下午消息,作为自然界中被研究得最为透彻的模式动物,拥有302个神经元的秀丽线虫,是当前科学界广受关注同时取得多项研究成果突破的生物。在2002年、2006年和2008年的三项诺贝尔
新浪科技讯 6月3日下午消息,对话断逼作为自然界中被研究得最为透彻的智源智模式动物,拥有302个神经元的研究院院秀丽线虫,是长黄当前科学界广受关注同时取得多项研究成果突破的生物。在2002年、铁军通用2006年和2008年的人工三项诺贝尔奖中,获奖者们取得的个不过程成果均基于秀丽线虫实验完成。
近日,对话断逼在2022智源大会上,智源智北京智源人工智能研究院天演团队发布了高精度生物仿真秀丽线虫“天宝1.0”(MetaWorm)。研究院院实现了全部302个神经元及连接关系的长黄精细建模,神经元结构模拟采用多舱室模型,铁军通用单神经元舱室最多2313个,人工全身具有96块肌肉+3341个力学计算单元,个不过程目前已具备嗅探并蠕动至兴趣目标等能力……
在与新浪科技等媒体采访中,对话断逼北京智源人工智能研究院院长黄铁军表示,“生物的脑模拟或者说生物脑的精细模拟,是启发新一代人工智能的重要路线。高精度智能线虫的诞生,是从生命智能迈向智能生命的关键一步。”据他介绍,在把线虫的生命体模拟做起来后,智源将沿着模式动物的轨道,把生命模拟的规模做得越来越多。
“线虫模拟”是探索通用AI的最小载体
在此前的发言中,黄铁军曾指出,面向2030新一代人工智能的主要技术路线,主要有三条:第一,基于大数据和深度学习算法实现的人工智能技术路线;第二,通过强化学习在虚拟环境不断训练,得出的具身智能路线;第三,通过模拟生物神经系统和生物智能,最终实现智能生命技术路线。
三种技术路线中,第一种需要大量的数据与算力;第二种目前采用的最多,但同样也需要大量的算力;第三条虽然看起来最难,但由于借鉴了亿万年生物进化得来的生物智能,却被认为是实现通用人工智能最低能耗的方式,而智源此次发布的“天宝1.0”,正式基于这一模式研发的。
早在上世纪80年代,相关科学研究就成功绘制出了秀丽线虫神经元(302个)的连接关系,本世纪初,如何在数字空间重构“数字孪生线虫”的梦想已经展开,但至今二十多年过去了,相关研究仍然没有实质性突破。
“天宝1.0”发布意味着什么?在黄铁军看来,秀丽线虫结构简单却功能完备——仅约1mm体长、302个神经元,是在地球亿万年进化过程中生存下来的,“通过生物神经机理模拟(线虫模拟)是实现通用人工智能的最小载体,这本身就是一个强大的智能体,向它学习对发展人工智能会产生很大的帮助。”
在黄铁军看来,这三条路线实际上是相关的,某种意义上互补,不是说谁替代谁。比如大模型和生命模拟是两条路线,短期之内没有什么关系,但长远来说,可能会有汇聚。
“目前除了这三条路线外,还没有看到其他可以更快更好实现通用人工智能的方法。”黄铁军表示。
从“生物智能”迈向“智能生物”
据黄铁军介绍,此次发布的“天宝1.0”,已经基于线虫的302个神经元模拟,实现了仿真秀丽线虫与仿真环境的全闭环模拟,训练出由高精度神经系统控制的、与环境实时交互的秀丽线虫,能够像真实线虫一样嗅探并控制身体蠕动到感兴趣的目标。
“下一步,我们将实现诸如动力、拐弯、避障、觅食等更加复杂的智能行为。”黄铁军表示。
而再往后,比线虫神经元更为复杂的生物还有果蝇、斑马鱼、小鼠以及人脑等,神经元数量也从数百、数万到上亿乃至逾百亿。不同模式生物的神经元之间的连接关系和结构研究,也均有不同程度进展,这也正为类脑智能的发展打下新的基础。
“从广义上来看,所有生命的智能都可以说是通用智能,动物具有适应环境的通用能力,线虫拥有的智能也是通用智能。虽然跟人类智能相比他们的通用性仍有差距,但相比于最早期人类发明创造的工具往往只是有一种功能,他们已经具有很强的通用性了。”黄铁生表示。
“计算机中智能生命的诞生,也可以看作是从生命智能迈向智能生命的关键一步。”对于“天宝1.0”的发布,王铁军如此表示。“我不太赞同大家把通用人工智能看作是一个高高在上的做法。”在黄铁军看来,通用人工智能是一个不断逼近的过程。
构建一个智能生命体需要三步
据黄铁军介绍,想要构建一个智能生命体,往往需要经历三个步骤。
首先,需要做生物结构的解析,只有了解生命的工作过程,知道神经元信号加工的结构和过程,才能为智能生命的模拟打下基础。其次,需要将这样的生物神经网络在数字空间建模出来,成为数字空间可复现的数字生命。最后,还需要通过光电器件、芯片以及新材料等硬件工具,把生物神经网络及其功能具象化,这样才能让智能生命最终在人工智能的应用中发挥作用。
据黄铁军介绍,为通过对于生物智能的模拟和研究,有效启发并推动新一代人工智能发展,目前智源已经专门组建了生命模拟研究中心,从事智能生命的模拟。同时还启动了人工智能认知神经基础的重大研究方向。
在多位学者共同努力下建设了智源生物智能开源开放平台,集成了很多对人工智能认知、神经、研究相关的数据、软件工具、模型、算法以及高级认知智能。此外,为了获取对于生物数据多尺度、多精度、多模态等多认知任务,智源还将自己做出来的数据进行了开放,同时提供了BrainPy和DNNBrain等开源软件工具,以及大量的类脑模型算法。
据黄铁军介绍,在把线虫的生命体模拟做起来后,智源将沿着模式动物的轨道,把生命模拟的规模做得越来越多。(文猛)
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