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xpj线路检测中心-AI 未經訓練也能呈現類人腦行為，研究指關鍵在架構設計
2026-04-19 20:48:20
約翰霍普金斯年夜學的最新研究指出，人工聪明（AI）系統若採用受生物學啟發的架構設計，纵然未經訓練，也能呈現出與人類年夜腦相似的活動模式。這項结果挑戰今朝 AI 領域遍及依賴年夜量資料與巨年夜運算資源的主流觀點，並凸顯神經網路架構的主要性。
研究登载於《Nature Machine Intelligence》。研究團隊發現，當 AI 系統的設計更靠近生物年夜腦的結構時，卷積神經網路于还没有接觸數百萬張圖像前，就能展現類似人類年夜腦的反應。而單純增长變壓器（Transformer）或者全連接網路中的神經元數量，對效能的晋升只有極小影響。
研究重要作者 Mick Bonner 暗示，今朝多數 AI 模子仰賴龐年夜資料集與巨年夜運算資源，動輒耗費數千億美元。但人類視覺學習所需的資料量極少，是以「更像年夜腦的架構」可能于演化過程中具備非凡優勢，使其成為 AI 系統的更佳起點。
研究團隊比較三種常見網路架構：變壓器、全連接網路與卷積神經網路。他們透過調整設計，打造數十種人工神經網路，並讓未經訓練的系統觀看物體、人物與動物的圖片，再將其內部活動與人類和其他靈長類的神經反應進行比對。
結果顯示，未經訓練的卷積模子與需接觸數百萬甚至數十億圖像的傳統 AI 模子表現相近，顯示架構自己于塑造類腦行為上饰演關鍵脚色。
Bonner 認為，假如年夜量資料真是打造類腦 AI 的必備條件，那麼僅靠調整架構不成能達成類似效果。這項研究表示，若從正確藍圖出發，再結合其他神經科學洞見，AI 的學習效率有望年夜幅晋升。
AI may not need massive training data after all（首圖來源：shutterstock）
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