基于ON-OFF神經(jīng)元的高階伊辛機(jī)架構(gòu)。圖片來(lái)源： Nature Communications (2026)。DOI：10.1038/s41467-026-71937-4

來(lái)源：https://techxplore.com/news/2026-05-hybrid-ai-architecture-neuromorphic-reliable.html

主導(dǎo)世界的AI機(jī)器可以分為三大類(lèi)：推理機(jī)器、學(xué)習(xí)機(jī)器和發(fā)現(xiàn)機(jī)器。圣路易斯華盛頓大學(xué)的研究人員正在攻克其中最為罕見(jiàn)的一類(lèi)機(jī)器。一項(xiàng)新研究指出，構(gòu)建發(fā)現(xiàn)機(jī)器的方法可能更優(yōu)。這項(xiàng)研究由圣路易斯華盛頓大學(xué)麥凱爾維工程學(xué)院的克利福德·W·墨菲教授兼研究副院長(zhǎng)沙塔努·查克拉巴蒂（Shantanu Chakrabartty）領(lǐng)導(dǎo)。

這項(xiàng)研究現(xiàn)已發(fā)表在《自然通訊》上，它建立在之前關(guān)于建立混合系統(tǒng)架構(gòu)的研究之上，該架構(gòu)采用以人類(lèi)神經(jīng)生物學(xué)功能為模型的“神經(jīng)形態(tài)”架構(gòu)，并結(jié)合利用量子力學(xué)來(lái)尋找復(fù)雜問(wèn)題的最佳解決方案的系統(tǒng)。

Chakrabartty表示，研究表明，這些機(jī)器能夠持續(xù)地生產(chǎn)出具有高可靠性和具有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案，并且解決方案的交付時(shí)間指標(biāo)也具有競(jìng)爭(zhēng)力。

要理解新系統(tǒng)的工作原理，請(qǐng)回顧一下這三種不同類(lèi)型的機(jī)器。推理機(jī)是最常見(jiàn)、最容易理解的：例如，ChatGPT 就可以作為推理機(jī)使用。如果你讓大型語(yǔ)言模型 (LLM) 解魔方，該 LLM 已經(jīng)接受過(guò)解決該問(wèn)題的精確步驟訓(xùn)練，可以在幾秒鐘內(nèi)提供指令。

現(xiàn)在，想象一下，沒(méi)有人訓(xùn)練過(guò)機(jī)器這些步驟，用戶卻希望它“學(xué)習(xí)”所有可能的解魔方步驟。這需要一臺(tái)學(xué)習(xí)型機(jī)器。但更復(fù)雜的問(wèn)題需要更復(fù)雜的計(jì)算，這需要更多的能源和時(shí)間。計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)工程師在制造這類(lèi)機(jī)器方面也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。

第三類(lèi)機(jī)器，即發(fā)現(xiàn)機(jī)器，才是真正困難的。想象一下，一臺(tái)機(jī)器不僅能找到某個(gè)謎題的所有可能解，還能找到最快、最優(yōu)的解，即便涉及數(shù)萬(wàn)億個(gè)因素。這類(lèi)機(jī)器需要運(yùn)用隨機(jī)性的力量。

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

他的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的發(fā)現(xiàn)機(jī)器公式可以歸結(jié)為一種混合系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了受神經(jīng)形態(tài)啟發(fā)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(xué)的工具。“這是你需要的兩個(gè)要素，”查克拉巴蒂說(shuō)。“它足夠通用，可以應(yīng)用于任何復(fù)雜問(wèn)題。”

自編碼器是一種壓縮大量數(shù)據(jù)流的技術(shù)。利用壓縮后的數(shù)據(jù)，機(jī)器可以進(jìn)行模式預(yù)測(cè)，并不斷重復(fù)壓縮過(guò)程，直到預(yù)測(cè)準(zhǔn)確為止。

Fowler-Nordheim退火算法是一種生成噪聲和隨機(jī)性的方法，它使計(jì)算機(jī)能夠“隧道式”地直接找到最優(yōu)解。研究人員發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的計(jì)算方法相比，這種方法最大的優(yōu)勢(shì)就在于此。

查克拉巴蒂表示，新型計(jì)算機(jī)芯片支持模擬退火技術(shù)，這是一種量子計(jì)算方法，它能更直接地利用量子力學(xué)原理，幫助研究人員獲得“靈光乍現(xiàn)”的時(shí)刻。借助他們構(gòu)建的混合系統(tǒng)，他的團(tuán)隊(duì)可以調(diào)整發(fā)現(xiàn)機(jī)器以獲得結(jié)果。

團(tuán)隊(duì)合作才能讓機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

查克拉巴蒂及其團(tuán)隊(duì)與世界各地的合作者通過(guò)神經(jīng)形態(tài)工程研究所開(kāi)展這項(xiàng)研究，并參與了諸如科羅拉多州特柳賴德神經(jīng)形態(tài)人工智能研討會(huì)和印度班加羅爾神經(jīng)形態(tài)工程研討會(huì)等年度頭腦風(fēng)暴活動(dòng)。該研究的合作者來(lái)自印度科學(xué)研究所、德國(guó)海德堡大學(xué)、約翰·霍普金斯大學(xué)和加州大學(xué)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(fā)現(xiàn)”過(guò)程的突觸起源。

多年來(lái)，該團(tuán)隊(duì)一直嘗試使用一種名為伊辛模型的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試來(lái)解決更高階的挑戰(zhàn)。即使是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也覺(jué)得伊辛模型難以求解，因此他們提出了一個(gè)想法：用量子力學(xué)的少量知識(shí)來(lái)增強(qiáng)下一代人工智能模型。但還有另一個(gè)好處。

所提出的架構(gòu)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(wú)論機(jī)器需要六個(gè)月還是一年才能找到答案，最終都會(huì)得到答案。而對(duì)于某些超級(jí)計(jì)算機(jī)而言，如果研究人員一開(kāi)始就沒(méi)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(jí)計(jì)算機(jī)‘深思’，”查克拉巴蒂說(shuō)。“它被問(wèn)到‘生命、宇宙以及一切的答案是什么？’，結(jié)果花了數(shù)百萬(wàn)年才給出答案‘42’，這讓它的創(chuàng)造者們非常懊惱。但團(tuán)隊(duì)混合系統(tǒng)中涌現(xiàn)出的探索機(jī)器不會(huì)出現(xiàn)這種情況。”

“這類(lèi)機(jī)器能給你這種保證，”他說(shuō)。“六個(gè)月后，就會(huì)出現(xiàn)有用的東西。”

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