混合人工智能架構可以將神經形態系統轉變為可靠的發現機器。

基于ON-OFF神經元的高階伊辛機架構。圖片來源： Nature Communications (2026)。DOI：10.1038/s41467-026-71937-4

來源：https://techxplore.com/news/2026-05-hybrid-ai-architecture-neuromorphic-reliable.html

主導世界的AI機器可以分為三大類：推理機器、學習機器和發現機器。圣路易斯華盛頓大學的研究人員正在攻克其中最為罕見的一類機器。一項新研究指出，構建發現機器的方法可能更優。這項研究由圣路易斯華盛頓大學麥凱爾維工程學院的克利福德·W·墨菲教授兼研究副院長沙塔努·查克拉巴蒂（Shantanu Chakrabartty）領導。

這項研究現已發表在《自然通訊》上，它建立在之前關于建立混合系統架構的研究之上，該架構采用以人類神經生物學功能為模型的“神經形態”架構，并結合利用量子力學來尋找復雜問題的最佳解決方案的系統。

Chakrabartty表示，研究表明，這些機器能夠持續地生產出具有高可靠性和具有競爭力的解決方案，并且解決方案的交付時間指標也具有競爭力。

要理解新系統的工作原理，請回顧一下這三種不同類型的機器。推理機是最常見、最容易理解的：例如，ChatGPT 就可以作為推理機使用。如果你讓大型語言模型 (LLM) 解魔方，該 LLM 已經接受過解決該問題的精確步驟訓練，可以在幾秒鐘內提供指令。

現在，想象一下，沒有人訓練過機器這些步驟，用戶卻希望它“學習”所有可能的解魔方步驟。這需要一臺學習型機器。但更復雜的問題需要更復雜的計算，這需要更多的能源和時間。計算機和系統工程師在制造這類機器方面也取得了長足的進步。

第三類機器，即發現機器，才是真正困難的。想象一下，一臺機器不僅能找到某個謎題的所有可能解，還能找到最快、最優的解，即便涉及數萬億個因素。這類機器需要運用隨機性的力量。

查克拉巴蒂的最新研究實際上提供了一種制造具備這種強大能力的人工智能機器的方案。他表示，這些機器旨在“大海撈針”，而且保證成功。

他的團隊開發的發現機器公式可以歸結為一種混合系統，該系統結合了受神經形態啟發的自編碼和福勒-諾德海姆退火算法，后者是一種借鑒自量子力學的工具?！斑@是你需要的兩個要素，”查克拉巴蒂說。“它足夠通用，可以應用于任何復雜問題?！?/p>

自編碼器是一種壓縮大量數據流的技術。利用壓縮后的數據，機器可以進行模式預測，并不斷重復壓縮過程，直到預測準確為止。

Fowler-Nordheim退火算法是一種生成噪聲和隨機性的方法，它使計算機能夠“隧道式”地直接找到最優解。研究人員發現，與傳統的計算方法相比，這種方法最大的優勢就在于此。

查克拉巴蒂表示，新型計算機芯片支持模擬退火技術，這是一種量子計算方法，它能更直接地利用量子力學原理，幫助研究人員獲得“靈光乍現”的時刻。借助他們構建的混合系統，他的團隊可以調整發現機器以獲得結果。

團隊合作才能讓機器運轉起來。

查克拉巴蒂及其團隊與世界各地的合作者通過神經形態工程研究所開展這項研究，并參與了諸如科羅拉多州特柳賴德神經形態人工智能研討會和印度班加羅爾神經形態工程研討會等年度頭腦風暴活動。該研究的合作者來自印度科學研究所、德國海德堡大學、約翰·霍普金斯大學和加州大學圣克魯茲分校。查克拉巴蒂的博士生法伊克·阿赫桑是該論文的第一作者，他一直在研究“發現”過程的突觸起源。

多年來，該團隊一直嘗試使用一種名為伊辛模型的標準測試來解決更高階的挑戰。即使是神經網絡也覺得伊辛模型難以求解，因此他們提出了一個想法：用量子力學的少量知識來增強下一代人工智能模型。但還有另一個好處。

所提出的架構與以往的高階伊辛模型在收斂性保證方面也存在差異。這意味著，無論機器需要六個月還是一年才能找到答案，最終都會得到答案。而對于某些超級計算機而言，如果研究人員一開始就沒能正確理解提示，他們可能白白等待一年。

“這讓我想起了《銀河系漫游指南》里的超級計算機‘深思’，”查克拉巴蒂說?！八粏柕健?、宇宙以及一切的答案是什么？’，結果花了數百萬年才給出答案‘42’，這讓它的創造者們非常懊惱。但團隊混合系統中涌現出的探索機器不會出現這種情況?！?/p>

“這類機器能給你這種保證，”他說?！傲鶄€月后，就會出現有用的東西。”

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