Nano线设计推动了AI仿真技术的发展

马文·明斯基（Marvin Minsky）曾经说过，大脑不是一台机器-总共有400台机器。

现在，突破性的报告表明，我们可能会通过使用小型Nano线自组装认知体系结构的过程，更接近地模拟明斯基隐式提及的人类大脑的某些方面。

Chen Elaine Chen今天在Daily Bruin上发表的一篇文章介绍了两个主要的国际学术利益相关者UCLA和日本国立材料科学研究所之间的研究工作。在这里，科学家们正在利用平均直径为360 nm的银Nano线进行网络的自组装，以实现UCLA化学教授James Gimzewski所说的“类似突触的连接”。

“由于（网络）在Nano级上自组装，我们可以获得非常高的突触样连接密度，这是使用常规计算机芯片技术无法实现的，” Gimzewski说。

这听起来有些像“摩尔定律”（Moore’s law for AI）-参与研究的科学家指出，替换庞大的数据中心可以使AI体系结构变得更小，更敏捷，减少占用空间并为更复杂的神经网络铺平道路。

在神经科学领域取得普遍进展的同时，对使用先进技术来尝试增强计算机相对于人类认知行为的能力的先锋研究人员来说，对大脑建模一直是一种痴迷。

仍然存在一些障碍，例如寻找合适的材料和工艺以减少更大的能源成本。

加州大学洛杉矶分校加利福尼亚州Nano系统研究所副所长亚当·斯蒂格（Adam Stieg）在评论中说：“大部分（资金）大部分都来自软件方面，而且还没有足够……考虑所需能源的影响。” 《每日熊市报》也包括在陈的报告中。 “人们可以建立另一个数据中心，但是在某些时候将无法继续扩展。”

尽管如此，在将计算机的功能与人脑的功能同步方面仍取得了惊人的进步，而那些最接近努力的人员继续保持着崇高的目标。

“要产生更先进的AI，我们需要更好地理解大脑的内部运作机制，以便描绘周围的世界。”遗传文学计划的约翰·坎伯斯（John Cumbers）在上周末之前写道，他分析了围绕神经科学开展的工作。 “在理解生物智能与创造人工智能之间存在协同作用，从我们的大脑中寻求灵感可能有助于我们弥合这一差距。”

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