研究发现:好奇心或驱动人类大脑形成复杂结构
IT之家 11 月 2 日消息,人类大脑为何演化得如此复杂?答案或许可以归结为好奇心。研究人员训练了数千套学习模式各不相同的人工神经网络,他们发现,好奇心最强的网络不仅拥有更复杂、灵活的认知能力,还会自发形成类似人脑的结构。 这些网络会形成相互连通的模块,并且遵循和人类相近的发育规律:比如先长出大量密集神经连接,再逐步修剪精简。剑桥大学的弗朗切斯科 · 波利(Francesco Poli)表示,好奇心通常被视作复杂大脑带来的结果。“但有没有可能,好奇心反过来塑造了大脑的形态?” 为了模拟婴儿的学习方式,波利和同事采集了 275 名 8 至 15 个月大婴儿的眼动追踪数据。研究人员在屏幕上播放一系列彩色图形,图形序列会提供不同信息量,暗示下一个图形出现的位置。波利说:“位置不是随机的,每一组图形都有一套可供学习的规律。” 实验发现,婴儿对不同刺激携带的信息量十分敏感。每当学习速率低于平均水平时,他们就会失去兴趣、转移视线,去寻找新...
来自IT之家 AI的《研究发现:好奇心或驱动人类大脑形成复杂结构》。重点看模型能力与工程。摘要提到:IT之家 11 月 2 日消息,人类大脑为何演化得如此复杂?答案或许可以归结为好奇心。研究人员训练了数千套学习模式各不相同的人工神经网络,他们发现,好奇心最强的网络不仅拥有更复杂、灵活的认知能力,还会自发形成类似人脑的结构。 这些网络会形成相互连通的模块,并且遵循和人类相近的发育规律:比如先长出大量密集神经连接,再逐步修剪精简。剑桥大学的弗朗切斯科 · 波利(Francesco Poli)表示,好奇心通常被视作复杂大脑带来的结果。“但有没有可能,好奇心反过来塑造了大脑的形态?” 为了模拟婴儿的学习方式,波利和同事采集了 275 名 8 至 15 个月大婴儿的眼动追踪数据。研究人员在屏幕上播放一系列彩色图形,图形序列会提供不同信息量,暗示下一个图形出现的位置。波利说:“位置不是随机的,每一组图形都有一套可供学习的规律。” 实验发现,婴儿对不同刺激携带的信息量十分敏感。每当学习速率低于平均水平时,他们就会失去兴趣、转移视线,去寻找新...
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来源:IT之家 AI · ithome.com