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在《自然·机器智能》杂志上发表的一项新研究中，荷兰国家数学与计算机科学研究所（CWI）科学家展示了类脑神经元如何与新颖的学习方法相结合，能够大规模训练快速节能的尖峰神经网络。潜在的应用包括可穿戴人工智能（AI）、语音识别、增强现实等诸多领域。

这种尖峰神经网络，可在称为神经形态硬件的芯片中实现，有望使AI程序更贴近用户。这一解决方案有利于保护隐私、提高稳健度和响应能力，其应用范围从电器中的语音识别、医疗保健监控、无人机导航，到本地监控设备。

就像标准的人工神经网络一样，尖峰神经网络也需要训练才能流畅地执行这些任务。然而，这种网络通信方式也带来了严峻的训练挑战，因为它们无法与人类大脑的学习能力相提并论：大脑可以很容易地从新体验中完成学习，改变连接，甚至建立新的连接；大脑所需的“范本”很少，但学到的却很多；大脑学习新事物时也非常节能。

为了达到与人类大脑接近的程度，新的在线学习算法可直接从数据中学习，实现更大的峰值神经网络。在研究人员展示中，底层尖峰神经网络SPYv4经过训练，可在阿姆斯特丹一条繁忙的街道上区分骑行者、步行者和汽车，并准确指示它们的位置。

研究人员表示，以前，他们可训练超过10000个神经元的神经网络；现在，对于拥有超过6百万个神经元的网络，他们也能很容易地训练。

有了基于尖峰神经网络的强大AI解决方案，研究人员正在开发能以非常低的功率运行这些人工智能程序的芯片，这些芯片最终将出现在许多智能设备中，如助听器和增强/虚拟现实眼镜。

现代人工神经网络是当前AI革命的支柱，但它们实际上是受到真实生物神经元网络（如人类大脑）启发的产物。诚然，大脑是目前任何AI也无法比拟的——网络更大、工作起来更节能，并且在被外部事件触发时，能更快地作出反应。如何更贴近真实的大脑？那就是更逼真地效仿生物神经元的工作。科学家们发现，人类神经系统的神经元通过交换电脉冲进行通信，而尖峰神经网络凭借着对这一点的模仿，成为了本研究中特殊类型的神经网络。