AI网络靠简单规则长出识图本领

研究人员让一群随机连接的“神经元”样单元按简单规则互相调整，结果网络逐渐组织出能处理信息的连接结构，并学会识别图像和模式。它的表现与使用常见训练方法的网络相近。 其中一条规则可以概括为：两个相连的单元常常同时活跃，它们之间的连接就会变强。研究团队发现，一些连接组合会自行形成，再成为更复杂电路的“积木”；网络也会根据错误慢慢调整连接，改善表现。 这是一种研究模型，不是大脑学习方式已经被证实的证明。它的意义在于帮助科学家研究：简单规则能不能让网络自己组织起来，以及这与真实脑细胞如何学习有什么相似或不同。