受人脑神经调节机制启发的人工智能新颖算法( 四 )_受人脑神经调节机制启发的人工智能新颖

神经调节由处理某些处境场合信息信号的神经调节神经网络（上图顶部）和塑造某些输入输出功能的主神经网络（上图底部）的相互作用组成。下图为神经调节的激活函数σNMN的计算图，其中ws和wb是分别控制激活函数σ的比例因子和偏移的参数， z是由神经调节网络计算的处境场合信息上下文（context）相关变量。

这种创新的架构已经成功地针对需要适应环境的导航问题进行了模拟测试。尤其是，训练有素的智能体，能够适应因风向变化极大干扰其运动的情况下，自适应避开障碍物朝目标移动。论文作者之一、人工智能专家、达米恩·恩斯特（Damien Ernst）教授说：“这项研究的新颖性是，神经科学领域所发现的认知机理首次在多任务环境下发现了新的算法应用。这项研究为利用人工智能更好地模拟人脑神经调节功能机制的关键打开了新视野。 ”