受人脑神经调节机制启发的人工智能新颖算法( 二 )_受人脑神经调节机制启发的人工智能新颖

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受人脑神经调节机制启发的人工智能新颖算法

近年来，人工智能推动了高性能自动学习技术的发展。但是，这些技术通常是基于逐个专项任务要求而应用的，这意味着为某一专门任务训练的智能体在面对其它任务，甚至是非常相似的任务时，的执行效果会很差。

尽管近年来人工智能领域取得了巨大进步，但我们离人类智能还很远。当前的人工智能技术允许训练计算机智能体可以专门有针性地对它们进行人工训练，以更好地执行某项特定任务。但是，一旦这些智能体处于与经历过的条件（甚至略有不同）的条件下时，它们的性能在训练中通常非常令人失望。通过使用一生中获得的技能，人类能够非常有效地适应新情况。例如，一个学会在客厅里走路的孩子也会很快学会在花园里走路。因为所学习得的走路的技能与大脑突触的可塑性有关，突触可塑性改变了神经元之间的联系，而在客厅学习到的行走技能与在花园中行走所需的快速适应技能则与神经调节过程相关。神经调节通过化学神经调节介质调整神经元本身的输入-输出特性。