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構(gòu)建更加通用的人工智能，讓模型具有更加廣泛和通用的認知能力，是當(dāng)前人工智能（AI）領(lǐng)域發(fā)展的重要目標(biāo)。目前流行的大模型路徑是基于Scaling Law(尺度定律)去構(gòu)建更大、更深和更寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可稱之為“基于外生復(fù)雜性”的通用智能實現(xiàn)方法。這一路徑面臨著計算資源及能源消耗難以為繼、可解釋性不足等問題。中國科學(xué)院自動化研究所李國齊、徐波研究團隊聯(lián)合清華大學(xué)、北京大學(xué)等借鑒大腦神經(jīng)元復(fù)雜動力學(xué)特性，提出了“基于內(nèi)生復(fù)雜性”的類腦神經(jīng)元模型構(gòu)建方法，改善了傳統(tǒng)模型通過向外拓展規(guī)模帶來的計算資源消耗問題，為有效利用神經(jīng)科學(xué)發(fā)展人工智能提供了示例。

本研究首先展示了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元LIF（Leaky?Integrate and Fire）模型和HH（Hodgkin-Huxley）模型^[1]在動力學(xué)特性上存在等效性，進一步從理論上證明了HH神經(jīng)元可以和四個具有特定連接結(jié)構(gòu)的時變參數(shù)LIF神經(jīng)元（tv-LIF）動力學(xué)特性等效。基于這種等效性，團隊通過設(shè)計微架構(gòu)提升計算單元的內(nèi)生復(fù)雜性，使HH網(wǎng)絡(luò)模型能夠模擬更大規(guī)模LIF網(wǎng)絡(luò)模型的動力學(xué)特性，在更小的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上實現(xiàn)與之相似的計算功能。進一步，團隊將由四個tv-LIF神經(jīng)元構(gòu)建的“HH模型”（tv-LIF2HH）簡化為s-LIF2HH模型，通過仿真實驗驗證了這種簡化模型在捕捉復(fù)雜動力學(xué)行為方面的有效性。

實驗結(jié)果表明HH網(wǎng)絡(luò)模型和s-LIF2HH網(wǎng)絡(luò)模型在表示能力和魯棒性上具有相似的性能，驗證了內(nèi)生復(fù)雜性模型在處理復(fù)雜任務(wù)時的有效性和可靠性。同時，研究發(fā)現(xiàn)HH網(wǎng)絡(luò)模型在計算資源消耗上更為高效，顯著減少了內(nèi)存和計算時間的使用，從而提高了整體的運算效率。研究團隊通過信息瓶頸理論對上述研究結(jié)果進行了解釋。

為將神經(jīng)科學(xué)的復(fù)雜動力學(xué)特性融入人工智能，為構(gòu)筑人工智能與神經(jīng)科學(xué)的橋梁提供了新的方法和理論支持，為實際應(yīng)用中的AI模型優(yōu)化和性能提升提供了可行的解決方案。目前，研究團隊已開展對更大規(guī)模HH網(wǎng)絡(luò)，以及具備更大內(nèi)生復(fù)雜性的多分支多房室神經(jīng)元的研究，有望進一步提升大模型計算效率與任務(wù)處理能力，實現(xiàn)在實際應(yīng)用場景中的快速落地。

該工作發(fā)表在《Nature Computational Science》，共同通訊作者是中國科學(xué)院自動化所李國齊研究員、徐波研究員，北京大學(xué)田永鴻教授。共同一作是清華大學(xué)錢學(xué)森班的本科生何林軒（自動化所實習(xí)生），數(shù)理基科班本科生徐蘊輝（自動化所實習(xí)生），清華大學(xué)精儀系博士生何煒華和林逸晗。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s43588-024-00674-9

評論鏈接：https://www.nature.com/articles/s43588-024-00677-6

[1] HH神經(jīng)元模型，全稱為Hodgkin-Huxley模型，由英國生理學(xué)家Alan Hodgkin和Andrew Huxley在1952年基于魷魚巨型軸突的電生理實驗數(shù)據(jù)提出，用以描述神經(jīng)脈沖的產(chǎn)生和傳導(dǎo)，并因此獲得了1963年的諾貝爾醫(yī)學(xué)或生理學(xué)獎。該模型是一組描述神經(jīng)元細胞膜電生理現(xiàn)象的非線性微分方程，直接反映了細胞膜上離子通道的開閉情況及其與膜電位變化之間的關(guān)系。HH模型是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中的一個重要里程碑，它首次從分子水平上解釋了動作電位的產(chǎn)生機制，為后續(xù)神經(jīng)元電生理研究奠定了基礎(chǔ)。

來源：中國科學(xué)院自動化研究所