人工智能是關于人腦的科學和科技。
事實上，人腦的本質，就是一個由神經元構成的網絡。龐大的神經元網絡組成了人腦的基本結構：負責處理大部分思維活動的大腦、負責協調運動的小腦以及連接其中的腦干。
人工智能模擬人腦而誕生，比如，早期淺層神經網絡的結構一般表現為：多個輸入層“神經元”負責接收并加工輸入信息，之后它們將信息上傳至數量較少的輸出層“神經元”，經過綜合加工后作出決策。于是，通過算法的演進，人工智能讓機器在非標準環(huán)境中，綜合記憶與環(huán)境信息，做出自主決策，解決問題。
但另一方面，人腦也是人類最復雜的器官。在大腦中，神經元之間主要通過突觸溝通，突觸的強度(即溝通的效率)可由可塑性機制調控。科學家一直在嘗試開發(fā)像大腦一樣輕巧、節(jié)能且適應性強的人工智能(AI)，但現有的人工突觸仍無法在超低功率下有效模擬大腦的神經可塑性。
現在，一項發(fā)表于《科學·進展》的研究中，研究人員從人腦中獲得靈感，工程師首次將準二維電子氣(2DEG)引入了人工神經形態(tài)(neuromorphic)系統(tǒng)。
他們開發(fā)了氧化超晶格(oxide superlattice)納米線，讓電子能在納米線提供的二維平面上自由移動，從而形成準2DEG，并以此構成了人工突觸。當人工突觸暴露在光線下時，氧化超晶格納米線上的自由電子會與周圍的氧分子反應，從而改變人工突觸的導電性，模擬了大腦中的突觸可塑性。
特別值得一提的是，每次突觸傳遞事件的能耗低于0.7飛焦耳(fJ)，與大腦突觸的能耗幾乎持平。同時，該人工視覺系統(tǒng)可以同時以超低功率執(zhí)行光檢測，實現類腦處理和記憶功能。
此外，由于突觸連接強度的動態(tài)變化，人工突觸能夠處理數據和識別模式，更加健壯、可塑和容錯，因此對不確定性信息具有適應性。神經形態(tài)計算體系結構的所有這些特殊特性使它成為大腦啟發(fā)的技術應用的極大興趣，例如視覺信息處理，其中涉及大量的相互關聯的并行數據。
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