IT之家3月18日消息，微软公司与瑞士初创企业inait达成合作，部署一种新型人工智能模型。该模型通过模拟哺乳动物大脑的推理能力，旨在推动从金融交易到机器人技术等多个领域的进步。
IT之家3月18日消息，微软公司与瑞士初创企业inait达成合作，部署一种新型人工智能模型。该模型通过模拟哺乳动物大脑的推理能力，旨在推动从金融交易到机器人技术等多个领域的进步。
此次合作基于长达二十年的数字神经科学研究成果，目标是通过模拟生物智能来提升人工智能的能力。与传统依赖于分析现有数据相关性的模型不同，这种新型技术能够从现实世界的经验中学习，从而实现更高效、更具适应性的智能行为。
inaít的首席执行官RichardFrey表示，该公司于2018年成立，初衷是“基于大脑是唯一被证明存在的智能形式这一理念，如果能够掌握大脑的运作机制，我们就能开发出一种全新、强大且独特的AI”。他进一步指出，该公司目前正致力于开发能够应对各行业重大挑战的产品，通过“教导”不同规模和类型的“数字大脑”来实现这一目标。
此次合作基于长达二十年的数字神经科学研究成果，目标是通过模拟生物智能来提升人工智能的能力。与传统依赖于分析现有数据相关性的模型不同，这种新型技术能够从现实世界的经验中学习，从而实现更高效、更具适应性的智能行为。
inaít的首席执行官RichardFrey表示，该公司于2018年成立，初衷是“基于大脑是唯一被证明存在的智能形式这一理念，如果能够掌握大脑的运作机制，我们就能开发出一种全新、强大且独特的AI”。他进一步指出，该公司目前正致力于开发能够应对各行业重大挑战的产品，通过“教导”不同规模和类型的“数字大脑”来实现这一目标。
微软与inait的合作于本周二正式公布，计划将inait的技术整合到微软现有的AI模型中。在金融领域，合作将专注于提供提高前辈的交易算法、风险管理工具以及个性化建议；在机器人技术方面，则将助力开发能够适应复杂动态环境的工业制造机器人。
微软欧洲、中东和非洲地区云与AI初创企业和数字原生企业总监AdirRon表示：“inaít正在开创一种新的AI范式，从传统的数据驱动模型迈向能够实现真正认知的‘数字大脑’。”此次合作也反映了当前学术界和产业界对神经科学的浓厚兴趣，以及从人类大脑中汲取灵感以改进人工智能的潜力。
据IT之家了解，inaít的工作基于瑞士政府资助的一项为期二十年的研究项目，该项目于去年12月完成，利用大脑研究创建生物学上精确的数字复制品。该项目的领导者、inaít的联合创始人HenryMarkram介绍称，该项目基于对哺乳动物大脑的研究，开发了1800万行计算机代码，用于生成大脑模拟。他指出，这些模拟主要围绕小鼠大脑展开，但其方法具有通用性，可用于重建或复制从蚂蚁到人类的各种物种的大脑。
微软与inait的合作于本周二正式公布，计划将inait的技术整合到微软现有的AI模型中。在金融领域，合作将专注于提供提高前辈的交易算法、风险管理工具以及个性化建议；在机器人技术方面，则将助力开发能够适应复杂动态环境的工业制造机器人。
微软欧洲、中东和非洲地区云与AI初创企业和数字原生企业总监AdirRon表示：“inaít正在开创一种新的AI范式，从传统的数据驱动模型迈向能够实现真正认知的‘数字大脑’。”此次合作也反映了当前学术界和产业界对神经科学的浓厚兴趣，以及从人类大脑中汲取灵感以改进人工智能的潜力。
据IT之家了解，inaít的工作基于瑞士政府资助的一项为期二十年的研究项目，该项目于去年12月完成，利用大脑研究创建生物学上精确的数字复制品。该项目的领导者、inaít的联合创始人HenryMarkram介绍称，该项目基于对哺乳动物大脑的研究，开发了1800万行计算机代码，用于生成大脑模拟。他指出，这些模拟主要围绕小鼠大脑展开，但其方法具有通用性，可用于重建或复制从蚂蚁到人类的各种物种的大脑。
Markram还提到，基于大脑模拟的AI模型有望比现有的深度强化学习模型更节能，并且学习速度更快。此外，这些模型在部署给客户后仍能持续学习。尽管构建人类大脑副本的复杂性和资源密集性仍是该技术面临的挑战，但Markram认为，许多商业产品并不需要如斯复杂的模拟。
瑞士项目开发的模拟技术目前已通过马克兰姆创立的非营利组织OpenBrainInstitute以免费和订阅产品形式向研究人员开放。这为科学家提供了定制化模拟的机会，以便更好地研究和理解自闭症等神经学疾病。
研究人员希望在此基础上，结合去年公布的成年果蝇大脑地图等成果，进一步完善大脑的“连接组”图谱，连接组是大脑神经元细胞之间的信息通路以及连接它们的突触的集合。然而，与静态的连接组不同，模拟技术的动态特性对于理解大脑的工作机制至关重要。美国非营利性生物科学研究所AllenInstitute的研究员AntonArkhipov指出：“连接组可以类比为城市道路地图，而模拟则提供了在不同条件下城市交通流动的真实场景。”Markram还提到，基于大脑模拟的AI模型有望比现有的深度强化学习模型更节能，并且学习速度更快。此外，这些模型在部署给客户后仍能持续学习。尽管构建人类大脑副本的复杂性和资源密集性仍是该技术面临的挑战，但Markram认为，许多商业产品并不需要如斯复杂的模拟。
瑞士项目开发的模拟技术目前已通过马克兰姆创立的非营利组织OpenBrainInstitute以免费和订阅产品形式向研究人员开放。这为科学家提供了定制化模拟的机会，以便更好地研究和理解自闭症等神经学疾病。
研究人员希望在此基础上，结合去年公布的成年果蝇大脑地图等成果，进一步完善大脑的“连接组”图谱，连接组是大脑神经元细胞之间的信息通路以及连接它们的突触的集合。然而，与静态的连接组不同，模拟技术的动态特性对于理解大脑的工作机制至关重要。美国非营利性生物科学研究所AllenInstitute的研究员AntonArkhipov指出：“连接组可以类比为城市道路地图，而模拟则提供了在不同条件下城市交通流动的真实场景。”
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