机器人休息所带来的好处与睡眠对活的大脑所带来的好处类似

美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)的一项新研究表明，没有人能确定机器人是否会梦见电子羊，但它们几乎肯定需要一段时间的休息，而这种休息所带来的好处与睡眠对活的大脑所带来的好处类似。
 

美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的计算机科学家伊京·沃特金斯说:“我们研究的是脉冲神经网络，这是一种能像活的大脑一样学习的系统。”“我们被这样一种前景所吸引，即通过类似于人类和其他生物系统在童年时期从环境中学习的方式来训练神经形态处理器。”

沃特金斯和她的研究小组发现，连续一段时间的无监督学习后，网络模拟变得不稳定。当他们将网络暴露在类似于人类大脑在睡眠时所经历的电波状态时，稳定性就恢复了。沃特金斯说:“这就好像我们给了神经网络一个相当于晚上好好休息的机会。”

这一发现是研究小组在开发神经网络时发现的，该神经网络与人类和其他生物系统学习视觉的方式非常接近。一开始，研究小组在进行无监督字典训练时，很难稳定模拟神经网络，这种训练包括在没有事先例子来比较的情况下对对象进行分类。

“如何避免学习系统变得不稳定的问题，只有在尝试使用生物真实的，神经形态的处理器，或者尝试理解生物学本身的时候才会出现，”洛斯阿拉莫斯的计算机科学家和研究合著者Garrett Kenyon说。“绝大多数机器学习、深度学习和人工智能研究人员从来没有遇到过这个问题，因为在他们研究的人工系统中，他们有机会执行全局数学运算，从而调节系统的整体动态增益。”

研究人员认为，将网络暴露在模拟睡眠状态下的决定，几乎是稳定网络的最后一搏。他们对各种各样的噪音进行了实验，这些噪音大致相当于你在调谐收音机时可能遇到的电台间的静电。当他们使用所谓的高斯噪声波时，得到了最好的结果，高斯噪声包含了广泛的频率和振幅范围。他们假设噪音是模仿生物神经元在慢波睡眠时接收到的输入。结果表明，慢波睡眠在一定程度上可以确保皮层神经元保持稳定，不会产生幻觉。

研究小组的下一个目标是在英特尔的Loihi神经形态芯片上实现他们的算法。他们希望让Loihi时不时地睡觉能让它稳定地实时处理来自硅视网膜摄像头的信息。如果这些发现证实了人工大脑需要睡眠，我们或许可以期待未来机器人和其他智能机器也会有同样的情况。

沃特金斯将于6月14日在西雅图的女性计算机视觉研讨会上介绍这项研究。