中科院自動(dòng)化所 基于內(nèi)部復(fù)雜性的新型類腦網(wǎng)絡(luò)模型有望實(shí)現(xiàn)AGI
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得益于人工智能（AI）領(lǐng)域的革命性變革 ， 特別是隨著大型基礎(chǔ)模型（Foundation Model）的發(fā)展 ， 助推了機(jī)器人在通用人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步 。 然而 ， 這些大模型往往依賴于外部復(fù)雜度的提升——即通過(guò)增加神經(jīng)元數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)深度來(lái)增強(qiáng)模型的性能 ， 但也會(huì)造成計(jì)算成本以及優(yōu)化難度增加 。 近日中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所腦認(rèn)知與類腦智能技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室何林軒提出了一種不同的設(shè)計(jì)思路 ， 即建立了一種基于內(nèi)部復(fù)雜性的新型類腦網(wǎng)絡(luò)模型 ， 以解決傳統(tǒng)模型面臨的計(jì)算資源消耗高等問(wèn)題 ， 目前該研究已發(fā)表在《Nature Computational Science》期刊上 。
ㄍü誆扛叢傭壬杓仆黃艫I大模型局限性
AI大模型通過(guò)不斷擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模 ， 包括增加神經(jīng)元數(shù)量、加深網(wǎng)絡(luò)層次以及擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)寬度 ， 成功地在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、代碼生成等多個(gè)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展 。 然而 ， AI大模型也存在較為明顯的技術(shù)短板 ， 目前不少研究人員都在試圖讓AI大模型減負(fù) ， 以減少其計(jì)算的復(fù)雜程度 。
中科院自動(dòng)化所研究人員表示 ， AI大模型對(duì)計(jì)算資源的需求極高 。 訓(xùn)練這些模型需要?jiǎng)佑么笠?guī)模的GPU集群 ， 甚至需要借助云計(jì)算的力量 。 這種高資源消耗不僅使得訓(xùn)練成本急劇上升 ， 還限制了小型企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)參與AI研發(fā)的可能性 。 此外 ， 長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練周期也是AI大模型不可忽視的短板 ， 動(dòng)輒數(shù)周甚至數(shù)月的訓(xùn)練時(shí)間 ， 讓模型迭代和優(yōu)化變得異常艱難 。 這是調(diào)用AI大模型最大的問(wèn)題 ， 也是限制其發(fā)展的關(guān)鍵因素 。
此外AI大模型的泛化能力不足 ， 盡管AI大模型在特定數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色 ， 但一旦遇到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布差異較大的新樣本時(shí) ， 其性能往往會(huì)大打折扣 。 這主要是因?yàn)锳I大模型往往過(guò)于依賴對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的記憶 ， 而非真正理解和掌握數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律 。
同時(shí)AI大模型一定程度上會(huì)出現(xiàn)“黑箱”問(wèn)題 ， 也就是我們常說(shuō)的可解釋性 。 隨著模型復(fù)雜度的提升 ， 其內(nèi)部的工作機(jī)制和決策過(guò)程變得越來(lái)越難以捉摸 。 這種不透明性不僅限制了模型在醫(yī)療、金融等對(duì)可解釋性要求極高的領(lǐng)域的應(yīng)用 ， 也引發(fā)了公眾對(duì)AI技術(shù)的擔(dān)憂和質(zhì)疑 。
對(duì)于越復(fù)雜的AI大模型 ， 對(duì)其優(yōu)化的難度也就越大 ， 面對(duì)數(shù)以億計(jì)的參數(shù)和超大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ， 如何有效地進(jìn)行參數(shù)調(diào)整、避免梯度消失或梯度爆炸等問(wèn)題成了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn) 。
面對(duì)AI大模型的種種局限 ， 中科院自動(dòng)化所研發(fā)人員開(kāi)始提出開(kāi)始探索一種全新的模型設(shè)計(jì)思路——通過(guò)提升單個(gè)神經(jīng)元的內(nèi)部復(fù)雜度來(lái)增強(qiáng)整個(gè)模型的性能 ， 而非僅僅依賴于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大 。 這種思路的核心在于“內(nèi)部復(fù)雜度”（Internal Complexity）的概念 。
神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部和外部復(fù)雜性
內(nèi)部復(fù)雜度指的是單個(gè)神經(jīng)元或神經(jīng)元集群在信息處理過(guò)程中所表現(xiàn)出的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性 。 它不僅僅體現(xiàn)在神經(jīng)元數(shù)量或連接方式上 ， 更關(guān)注于神經(jīng)元內(nèi)部的動(dòng)力學(xué)特性、激活函數(shù)、離子通道機(jī)制等微觀層面的復(fù)雜性 。 通過(guò)引入更精細(xì)的神經(jīng)元模型 ， 如Hodgkin–Huxley模型等 ， 可以顯著提升單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算能力和信息處理能力 。
相比于簡(jiǎn)單增加網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的做法 ， 提升內(nèi)部復(fù)雜度具有多方面的優(yōu)勢(shì) 。 它能夠在保持模型規(guī)模相對(duì)較小的同時(shí) ， 實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算效率和更強(qiáng)的泛化能力 。 同時(shí)內(nèi)部復(fù)雜度的提升有助于增強(qiáng)模型的可解釋性 ， 使得研究者能夠更深入地理解模型的決策過(guò)程 。
然而 ， 內(nèi)部復(fù)雜度的引入也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn) 。 例如 ， 更復(fù)雜的神經(jīng)元模型往往意味著更高的計(jì)算成本和更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間 。 同時(shí) ， 如何有效地訓(xùn)練和優(yōu)化這類模型也成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題 。
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中科院自動(dòng)化所研究人員表示 ， 該核心理論基礎(chǔ)在于將神經(jīng)元的內(nèi)部復(fù)雜性與外部網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性進(jìn)行有效結(jié)合 ， 從而探索一種新型的人工智能模型構(gòu)建方式 。 這一理論框架基于對(duì)神經(jīng)元?jiǎng)討B(tài)特性的深入理解 ， 特別是Hodgkin–Huxley（HH）模型等復(fù)雜神經(jīng)元模型在信息處理中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì) 。 HH模型通過(guò)精確描述離子通道的動(dòng)態(tài)變化 ， 能夠模擬神經(jīng)元在真實(shí)環(huán)境下的復(fù)雜電生理行為 。 相比之下 ， 傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單神經(jīng)元模型 ， 如Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型 ， 雖然計(jì)算效率高 ， 但在模擬復(fù)雜神經(jīng)元?jiǎng)討B(tài)方面存在局限性 。
從tv-LIF到HH的過(guò)渡方法 將外部連接的復(fù)雜性收斂到單個(gè)神經(jīng)元的內(nèi)部
信息瓶頸理論認(rèn)為 ， 在信息傳遞過(guò)程中存在一個(gè)最優(yōu)的信息壓縮點(diǎn) ， 能夠在保留關(guān)鍵信息的同時(shí)去除冗余信息 。 通過(guò)將這一理論應(yīng)用于神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析中 ， 我們能夠量化模型的復(fù)雜性與代表能力之間的關(guān)系 ， 為模型優(yōu)化提供理論指導(dǎo) 。
在具體模型實(shí)現(xiàn)方面 ， 中科院自動(dòng)化所內(nèi)部復(fù)雜度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用了多種技術(shù)手段將內(nèi)部復(fù)雜度的概念融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 。 首先 ， 研究團(tuán)隊(duì)基于HH模型構(gòu)建了一個(gè)具有豐富內(nèi)部復(fù)雜性的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 。 每個(gè)HH神經(jīng)元通過(guò)精確模擬鈉離子、鉀離子和漏離子通道的動(dòng)態(tài)變化 ， 展現(xiàn)出了更為真實(shí)的神經(jīng)元行為 。 為了驗(yàn)證這一模型的有效性 ， 團(tuán)隊(duì)將其與等效的LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析 ， 通過(guò)理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證證明了兩者在動(dòng)態(tài)特性和性能上的等價(jià)性 。
高精度模擬案例的等效圖
為了將HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于實(shí)際任務(wù)中 ， 研究人員進(jìn)一步解決了其訓(xùn)練過(guò)程中的一系列難題 。 由于HH模型的復(fù)雜性 ， 傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法往往難以直接應(yīng)用 。 因此 ， 研究人員引入了時(shí)空反向傳播（STBP）算法 ， 結(jié)合替代梯度（surrogate gradient）和尖峰編碼（spike encoding）技術(shù) ， 實(shí)現(xiàn)了對(duì)HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的有效訓(xùn)練 。 同時(shí) ， 通過(guò)精細(xì)調(diào)整模型的初始化參數(shù) ， 確保了訓(xùn)練過(guò)程的穩(wěn)定性和收斂性 。
為了驗(yàn)證內(nèi)部復(fù)雜度模型在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) ， 研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多任務(wù)學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多項(xiàng)實(shí)驗(yàn) ， 通過(guò)對(duì)比不同模型的性能表現(xiàn) ， 驗(yàn)證了內(nèi)部復(fù)雜度模型在提升模型容量、增強(qiáng)魯棒性和提高計(jì)算效率方面的顯著優(yōu)勢(shì) 。 特別是在多任務(wù)學(xué)習(xí)中 ， 內(nèi)部復(fù)雜度模型展現(xiàn)出了更強(qiáng)的特征提取能力和泛化能力 ， 在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中 ， 則表現(xiàn)出了更高的穩(wěn)定性和控制精度 。
此外 ， 研究團(tuán)隊(duì)還通過(guò)計(jì)算浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算量（FLOPs）、訓(xùn)練與推理時(shí)間以及模型參數(shù)數(shù)量等指標(biāo) ， 對(duì)內(nèi)部復(fù)雜度模型和外部復(fù)雜度模型進(jìn)行了全面的性能評(píng)估 。 結(jié)果表明 ， 盡管內(nèi)部復(fù)雜度模型在單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算成本上可能較高 ， 但通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和訓(xùn)練算法的改進(jìn) ， 其整體性能仍能夠超越或匹敵傳統(tǒng)的外部復(fù)雜度模型 。 這一發(fā)現(xiàn)為人工智能模型的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了新的思路和方向 。
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為了驗(yàn)證內(nèi)部復(fù)雜度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性 ， 中科院自動(dòng)化所研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了多任務(wù)學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩項(xiàng)測(cè)試 ， 在多任務(wù)學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)中 ， 相比于外部復(fù)雜度模型（如LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)） ， 內(nèi)部復(fù)雜度模型（如HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)）在多分類任務(wù)上表現(xiàn)出了更高的特征提取能力和分類準(zhǔn)確率 。 在Multi-Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集上的測(cè)試表明 ， HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在兩個(gè)獨(dú)立分類任務(wù)上的平均準(zhǔn)確率均超越了LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) ， 這有力證明了內(nèi)部復(fù)雜度在提升模型容量和泛化能力方面的關(guān)鍵作用 。
學(xué)習(xí)任務(wù)的比較結(jié)果
在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)中 ， 研究團(tuán)隊(duì)也觀察到了內(nèi)部復(fù)雜度模型的卓越表現(xiàn) 。 在諸如倒立擺和倒立雙擺等挑戰(zhàn)性控制任務(wù)中 ， HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的穩(wěn)定性和控制精度 。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果確認(rèn)了內(nèi)部復(fù)雜度模型在應(yīng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化和不確定性方面的優(yōu)勢(shì) ， 顯示了良好的魯棒性 。
計(jì)算資源及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析
與此同時(shí)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)計(jì)算不同模型的計(jì)算效率指標(biāo) ， 如浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算量（FLOPs）、訓(xùn)練時(shí)間和推理時(shí)間等 ， 對(duì)模型的性能進(jìn)行了全面評(píng)估 。 盡管單個(gè)HH神經(jīng)元的計(jì)算成本相對(duì)較高 ， 但通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和高效的訓(xùn)練算法 ， 研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部復(fù)雜度模型的整體性能依然能夠優(yōu)于或媲美傳統(tǒng)的外部復(fù)雜度模型 。
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【中科院自動(dòng)化所 基于內(nèi)部復(fù)雜性的新型類腦網(wǎng)絡(luò)模型有望實(shí)現(xiàn)AGI】研究人員表示 ， 內(nèi)部復(fù)雜度模型的研究對(duì)于推動(dòng)通用人工智能的發(fā)展具有重要意義 。 通過(guò)不斷優(yōu)化和提升神經(jīng)元的內(nèi)部動(dòng)態(tài)特性 ， 未來(lái)團(tuán)隊(duì)有望構(gòu)建出具有更強(qiáng)自適應(yīng)能力、更高魯棒性和更廣泛應(yīng)用場(chǎng)景的人工智能系統(tǒng) 。 這不僅為科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新提供有力支持 ， 還將徹底改變?nèi)藗兊纳罘绞胶凸ぷ髂Ｊ?， 加速推動(dòng)通用人工智能發(fā)展 。
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