受顯微鏡下線蟲啟發， MIT人工智慧實驗室推出「液態」神經網路

近日，MIT計算機科學和人工智慧實驗室(CSAIL)的團隊推出了「液態」神經網路，除在訓練過程之外，還可以在實踐過程中學習，能隨著新的數據輸入而不斷更新模型方程，很好的適應了現實生活的可變性。有趣的是，這個靈感是從對顯微鏡下線蟲的神經元的觀察中得來的。<br />
「液態」神經網路？這是什麼何方神聖？我猜，這大概率是你第一次聽到這個辭彙，你一定會好奇，這種「聳人聽聞」的神經網路到底是怎麼一回事。近日，麻省理工學院的研究人員已經開發出一種神經網路，除了在訓練階段進行學習之外，它還能在實踐過程中學習。這些被稱為「液態」網路的靈活演算法，可以為適應新的數據輸入而不斷改變自身的基本方程。我們知道，有些數據流會隨著時間的推移而變化，比如涉及醫療診斷和自動駕駛的數據流。而這一進展，就正可以幫助基於這些數據流的決策過程。因此，此類新型神經網路可以在自動駕駛和醫療診斷中輔助決策。該研究的主要作者拉明·哈薩尼（Ramin Hasani）表示:「這是朝向未來機器人控制、自然語言處理、視頻處理等任何形式的時間序列數據處理前進的一大步，有著非常巨大的潛力」&amp;