最近,一项颇具前沿性的研究在Nature子刊上刊登,介绍了一种由真实人脑细胞构建的AI系统。这个特殊的系统利用微电极连接活体脑细胞组成的类器官,能够进行语音识别并进行无监督学习。


研究人员通过重复播放音频片段来训练系统,但没有提供任何形式的反馈。经过两天的训练,系统的准确率从最初的51%提高到了78%。这项研究的主要目的是解决传统类脑芯片的高能耗问题。相比之下,该系统利用类器官神经网络和微电极连接,能够更好地模拟神经网络的功能。




研究人员将8个人说日语元音的240个音频片段转换为信号序列,并让系统识别出某个人的声音。最初,系统的准确率只有30%至40%。但经过两天的无监督学习,系统的准确率提高到了78%。需要注意的是,目前系统只能识别谁在讲话,但无法理解讲话内容。
这项研究还尝试预测Hénon图(一种可表现出混沌行为的动力系统),结果发现系统在无监督学习4天后比没有长短期记忆单元的人工神经网络更准确。该研究对于理解人脑学习机制等问题具有重要意义,虽然还需要解决一些问题,如类器官存活时间和系统性能的提高。
总的来说,这项研究展示了用真实人脑细胞构建的AI系统在语音识别和无监督学习方面的潜力,为未来的计算机技术提供了新的思路。
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