無人化發展已經是大趨勢，科學家造出能自主學習的機器人

每個人的大腦都有數十億個神經元和數萬億的突觸，一個由時間，環境和經驗塑造的神經集合，這種方式是每個人所獨有的。

現在，研究人員從這個複雜的器官的內部工作中獲得靈感，開發出一種人工突觸，研究人員說這些人工突觸能夠自主學習。他們甚至對設備進行了建模，這被認為是創建更複雜電路的下一步。

該團隊創建了一個稱為憶阻器的納米級器件，其阻抗性能取決於它已收到的電子信號。憶阻器的概念不是新的，它在20世紀70年代就已經被提出，隨後於2008年建成。然而，這項研究將其提高到一個新的水平。

憶阻器的概念是創建大腦的神經元和突觸的電子等效物--生物「接線」，能夠以令人難以置信的效率處理和存儲信息。簡單地說，突觸是根據達到它的神經脈衝而打開或關閉的兩個神經細胞之間的連接點。神經遞質穿過間隙，將衝動傳遞給下一個神經元。每次穿越時，連接變得更加強大，效率更高。

為了實現仿生版本，研究人員將一個超薄鐵電薄膜夾在兩個電極之間，其電阻可以使用電壓脈衝進行調諧。因此，其可塑性（改變和學習的能力）通過電導實現，低電阻對應於強突觸連接和高電阻對應於弱連接。

然後，該團隊製作了該設備的模型，並且他們的「模擬顯示，鐵電納米線性陣列可以自主學習，以可預測的方式識別模式，打開神經網路自主學習的道路。

本質上，這項工作使我們更加接近提高人工神經網路學習和適應的速度。人工智慧（AI）系統已經在過去幾年中有了很大發展，最流行的例子包括谷歌的DeepMind和alphago。

然而，大腦是一個令人難以置信的智能機器，我們幾乎沒有複製它的複雜性。就在你讀到這篇文章，你大腦中的神經元正在發出一股瘋狂的電脈衝，並在不斷變化的配置中相互連接。這種效率是創造人工大腦的一個備受追捧的目標。

我們正在越來越接近AI的未來：這些結果為未來大腦靈感式計算機中數十億個可靠和可預測的人造突觸（如深層神經網路）的低功耗硬體實現鋪平了道路。

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