摘要

本文由Alejandro Rodriguez-Garcia等人撰写，探讨了如何通过细胞异质性和神经调节信号传递来增强人工神经网络（ANNs）的学习能力。文章指出，尽管ANNs在视觉和自然语言处理等复杂认知任务上取得了显著进展，但它们在持续学习、知识转移、鲁棒性和资源效率方面仍面临挑战。这些挑战在生物系统中却能被无缝处理。文章提出了一种生物启发框架，通过结合多室模型和尖峰神经网络（SNNs）的点神经元，来增强ANNs的学习能力。该框架旨在解决AI领域中的一些关键问题，如持续学习、适应性、鲁棒性和资源效率。

原理

文章提出的双框架方法结合了生物学上合理的多室模型和任务驱动的SNNs点神经元，以提高ANNs的性能和效率。多室模型模拟了神经元的形态和功能多样性，而SNNs则通过模拟神经元的尖峰行为来处理特定任务的需求。通过这种结合，模型能够在神经元水平上模拟尖峰行为，在电路水平上模拟突触可塑性，从而潜在地增强学习能力。此外，该方法还考虑了神经调节信号对不同细胞类型的特定影响，进一步增强了网络的适应性和效率。

流程

文章详细描述了如何通过双框架方法来整合神经调节信号和细胞特定交互，以实现AI中的持续学习。首先，通过多室模型模拟神经元的形态和功能特性，同时考虑神经调节投射通过释放神经调节物质提供上下文感知信号。其次，任务驱动的方法优化了SNN的架构和复杂性，以满足特定任务的需求，同时保持功能异质性和基于神经调节的学习。通过这种方式，模型能够在不同的时空尺度上引入异质性神经元群体和神经调节特定效应，从而实现更稳定和适应性的网络模型。

应用

文章提出的方法具有广泛的应用前景，特别是在需要持续学习和适应性的AI任务中。例如，在强化学习场景中，神经异质性可以通过群体层面的学习来优化任务性能。此外，该框架还适用于监督学习任务，如图像分类和对象识别，特别是在需要少量样本和多任务学习的情况下。尽管这些模型在计算上比传统的感知器神经元更为复杂，但它们在神经形态硬件上的实现可以充分利用这些设备的低能耗和高效率，为下一代ANNs提供支持。