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人工智能的学习机制其实借鉴了我们自然界的一个生物——海蛞蝓！

没错，这个看似不起眼的小家伙，可是拥有习惯化和敏感化两种基础学习能力。科学家把这套"简单逻辑"搬进AI，帮它解决"学新忘旧"的老大难问题。

海蛞蝓的本事

神经科学家从海蛞蝓的习性中了解到两个主要智力迹象：习惯化和敏感化。随着时间的推移，习惯会让生物体逐渐适应相同的刺激，例如每天在同一条路上的噪声。敏感则是相反的——生物体会对新的刺激反应强烈，比如避免吃腐坏的食物。

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加利福尼亚海蛞蝓，拍摄于蒙特利湾国家海洋保护区

众所周知，人工智能很难在不覆盖已经学习和存储的信息的情况下，学习和存储新信息。研究类脑计算的科研人员将这个问题称为“稳定性-可塑性困境”。现在，他们通过对海蛞蝓的研究与分析总结出，习惯可以让人工智能“忘记”不需要的信息（实现稳定性），而敏感可以帮助保留新的和重要的信息（实现可塑性）。

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“会学习”的材料

氧化镍通常被称为量子材料，因为它的特性无法用经典物理定律解释。研究人员利用氧化镍反复接触同一种气体来模拟习惯，用氧化镍接触新的气体来模拟敏感。实验证明，量子材料的表现类似海蛞蝓。

研究人员认为，如果量子材料能够可靠地模仿这种学习形式，那么就有可能让人工智能直接使用这类材料，将其构建到硬件中。

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责任编辑｜赵青云

运营编辑｜赵青云 哈力穆拉提（实习）

质量审核 | 原飞燕 李雅欣

图文来源 | 《知识就是力量》杂志《人工智能的新导师——海蛞蝓》，供稿/朱崇恺，原文有删改，原创作品转载请注明来源。

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