科技日报记者 刘霞
受人类大脑精妙运作方式的启发，来自奥地利格拉茨理工大学以及意大利国家研究委员会等研究机构的科学家，开发出一种新型人工智能（AI）模型。它能灵活地规划并解决复杂问题，且能耗远低于当前主流的多层神经网络或大语言模型。相关论文发表于新一期《自然·机器智能》杂志。
当前，AI系统的能力突飞猛进，代价却是训练和运行中惊人的能耗。反观人脑，这台无与伦比的“生物计算机”功率仅约20瓦。格拉茨理工大学教授沃尔夫冈·马斯表示，人脑与现有AI的工作方式截然不同，他们试图将这种高效的工作逻辑提炼成算法，赋予AI系统。
受海马体神经科学研究的启发，团队捕捉到大脑在规划与解决问题时所依赖的三种核心机制：一是构建“认知地图”。这好比在大脑里绘制一张抽象关系地图，将事物间的联系转化为神经代码，从而天然拥有“方向感”。二是进行“随机神经计算”，即大脑会像一位不知疲倦的剧作家，自发地生成假设情景与未来预测。三是采用“组合编码”，就如同拆解乐高积木，将信息和行动计划解构成可重复调用的基本组件。
基于这些原理，新AI模型能够像人脑一样，先构想并推演多种可能的解决路径，而非一开始就闷头算出完整答案。系统会不断评估各个行动方案，逐步逼近目标。这种独特的运作方式，使它能够灵活应变新情况、新变化，无需推倒重来、重新训练。
团队用三项任务验证了新系统的能力：在二维空间中导航寻路，在抽象的多维空间里自我定位，像搭积木一样组装和拆卸各种复杂的块状结构。
未来，这种受大脑启发的系统，尤其适用于机器人、自动驾驶汽车等设备。届时，即便能源供应有限，其也可以在本地运行。
团队强调，这套新系统并非为了取代当今的大语言模型，而是为某些特定应用场景提供一种崭新的替代方案。尽管研究尚处早期阶段，但它有力地证明了一件事：强大的AI，并不必然绑定庞大的数据中心和惊人的能源开销。
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