开启「分步思考」新范式。
科学界的一个共识是:即使是最复杂的现代人工智能,也难以媲美人类大脑的表现和效率。
研究者经常从大自然中寻找灵感,了解如何在人工智能领域取得进步,例如利用进化来合并模型、为语言模型进化出更高效的记忆或探索人工生命的空间。虽然人工神经网络近年来让人工智能取得了非凡的成就,但它们仍然是其生物对应物的简化表征。所以,能否通过结合生物大脑中的特征,将人工智能的能力和效率提升到新的水平?
他们决定重新思考认知核心的一个重要特征:时间。
刚刚,Transformer 作者之一 Llion Jones 联合创立的的Sakana AI 发布了「连续思维机器」(Continuous Thought Machine,CTM),这是一种将神经元活动同步作为其核心推理机制的人工智能模型,也可看作一种新型人工神经网络,它利用神经元动态之间的同步来完成任务。
- 博客地址:https://sakana.ai/ctm/
- 技术报告:https://pub.sakana.ai/ctm/paper/index.html
- 代码地址:https://github.com/SakanaAI/continuous-thought-machines/
与传统人工神经网络不同,CTM 在神经元层面使用定时信息,从而实现了更复杂的神经行为和决策过程。这一创新使该模型能够逐步「思考」问题,使其推理过程具有可解释性和类人性。
研究表明,在各种任务中,机器人解决问题的能力和效率都有所提高。
Sakana AI 表示,CTM 是弥合人工神经网络与生物神经网络之间差距的重要一步,有可能开启人工智能能力的新领域。