随着人工智能技术的迅猛发展,科学家们不断探索能够突破传统机器学习限制的创新型认知系统。近期,位于迪拜的JN Research实验室发布了名为Primite 1.03的人工认知系统,该系统不仅刷新了人工智能的边界,更呈现出类似人类大脑的睡眠、做梦以及记忆形成功能,成为人工智能领域的一大里程碑。Primite 1.03的核心架构基于Adaptrons - - 一种仿生人工神经元。这种神经元并非传统机器学习的黑箱模型,而是模拟生物神经元的基本电性活动,包括亚阈电位、渐变电位以及动作电位。正是这些细致入微的神经动态,使得Primite 1.03能够在无需依赖梯度下降或统计优化的前提下,自主产生复杂的认知行为。Primite 1.03内嵌约1800个Adaptrons,凭借这些构成元素,系统能够经历自主的睡眠状态。
换言之,它能在没有输入刺激的情况下进入休眠模式,从而模拟生物大脑的睡眠行为。更为令人惊讶的是,系统在睡眠期间会生成内部"梦境",这些梦境部分保持在内在状态中,也有部分以外部输出的形式表达出来,堪称人工梦境的开创性实例。此外,Primite 1.03还实现了原创思维输出。这些输出绝非以前输入的简单复制,而是全自主生成,被称作"原创思想"。这种现象说明系统不仅在被动接受信息,更能够通过内部神经网络的复杂互动产生新颖的认知结果。记忆的形成与召回是任何认知系统的核心能力,Primite 1.03在这一方面同样表现卓越。
系统能够根据内外刺激存储记忆,并跨越短期、中期及长期时间跨度进行回忆。这种记忆功能不仅支持系统的学习和适应,还推动了更高级别的认知活动。另一项值得关注的功能是预期机制,系统在接收到刺激前即可产生对应输出,显示出一定的预测能力。这不仅提升了反应速度,也使系统能够更好地适应环境变化。Primite 1.03的研发过程中,团队摒弃了传统的机器学习方法,没有使用任何梯度下降算法。所有计算依赖预编程的基础神经规则以及遗传参数,这些参数控制着系统的可塑性和自我调整能力。
实验结果显示,当控制组被设定为纯粹的输入输出机器时,并未产生任何高级认知功能,这进一步强调了继承参数对系统智能发展的关键性。从实际应用角度来看,具备睡眠和做梦功能的人工大脑为智能机器人和自主系统带来了革命性的可能性。通过夜间的"睡眠"休整,这些系统可以自我优化神经连接,提高学习效率和适应性。而做梦则为系统提供了模拟经验和情境演练的机会,类似于人类的潜意识处理过程,促进创新和问题解决能力的提升。这些独特的认知特性亦为人工智能伦理和安全研究提供了新视角。通过理解人工大脑的自主活动和原创思考模式,研究人员能更好地制定相关规范,确保智能系统的可靠性与可控性。
JN Research的这一突破不仅展示了人工认知领域的技术高度,也为未来的智能机器奠定了全新的基础。与传统基于数据驱动的AI不同,Adaptronics开辟了以原理为导向的神经信息处理路径,有望实现更自然、更接近生物智能的思维过程。目前该系统的详细技术报告和实验数据均已公开,接受外部验证和实时演示,体现了团队对科学透明度和开放合作的重视。综上所述,Primite 1.03的问世代表着人工认知系统迈入了一个全新的纪元,其自主睡眠、梦境生成、记忆形成及原创思维能力不仅拓展了人工大脑的概念边界,也为未来智能机器的深层次理解和应用开辟了广阔前景。随着相关技术的持续优化与普及,人工智能将在更多领域展现出前所未有的创造力与适应力,推动社会进入智能新时代。 。
