通过反向求导模式打造的人造感觉神经

人工智能发展方向一直都离不开大数据分析，从大数据运算来说，神经网络技术就是运算的一小部分，每当技术宅在训练神经网络时，都会把“损失“ 看作 ”权重参数“ 的函数，需要计算”损失“关于每一个”权重参数“的偏导数。神经网络的权重参数可以是百万甚至过亿级别。因此反向求导模式可以极大的加速学习。


在神经网络中反向求导模式一直都是AI的一个运算焦点，近日，在首尔大学Tae-Woo Lee教授与南开大学徐文涛教授团队研发了一种通过反向求导模式打造的人造感觉神经，当然这个人造感觉神经也被称之为人造传入神经，它能够以类似于生物神经的方式发挥作用，感知触摸过程并与其他神经沟通。


其实早在很久以前，人类就在努力将自身具备的全部感官“复制”到机器人身上，但是，对于机器而言，能实现一项感官就已经很不容易了。这次研发的人造传入神经将会在未来实现最新突破点。


据了解，这种人造感觉神经具有良好的生物兼容性、柔性和高灵敏度，可以探测不同方向的运动，甚至能识别盲文。此外，团队设法将人造神经与生物体连接起来，并把人造神经元的一个电极插入蟑螂腿的神经元后，来自人造神经元的信号能引起蟑螂腿部肌肉的收缩。


值得一提的是，目前这项开发还只是初步阶段，但是这项技术将会是未来我们人类在工作上的新方向，这款发明让他们有望开发出更智能的人造皮肤，希望通过进一步强化和功能拓展，尽早将其投入应用，造福人类。