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        果蠅大腦研究能夠改進計算機相似性搜索算法

        2017-11-15 11:02:00
        生物360
        轉貼:
        中國實驗動物信息網
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        摘要:一項新的研究表明對果蠅大腦的研究可能作為計算機科學算法改進的關鍵基礎,增強搜索引擎 / 人工智能在“相似性搜索”算法方面的準確性。薩克生物研究學院計算機科學家 Saket Navlakha 為首的科學家團隊近日在《科學》期刊上發表了相關論文,解析了果蠅大腦的思維流程,以及應用在改進計算機算法的可行性。

        一項新的研究表明對果蠅大腦的研究可能作為計算機科學算法改進的關鍵基礎,增強搜索引擎 / 人工智能在“相似性搜索”算法方面的準確性。薩克生物研究學院計算機科學家 Saket Navlakha 為首的科學家團隊近日在《科學》期刊上發表了相關論文,解析了果蠅大腦的思維流程,以及應用在改進計算機算法的可行性。

        搜索引擎級計算機在處理“相似性搜索”要求中,主要是根據要素屬性來評估相似性,比如說計算機如何將“酷玩樂隊”歌曲的搜索返回給你“電臺司令”歌曲的呢?計算機會將歌曲的各要素如“風格、速度、歌手性別、樂器等等”,通過特殊計算為各個屬性生成“哈希值”,通過對比哈希值匹配類似結果。而 Saket Navlakha 果蠅覓食時,如果其首次聞到某種水果的味道,會直接調用 50 個神經元建立起一個特殊連接,不同于計算機的簡化成數字的處理情況,果蠅會將這個信息擴展成一個復雜信號,穿越其腦部的 2000 個神經元。為什么這樣復雜化的處理能夠讓果蠅更快識別出相似味道呢,因為將信號擴展到更多的部位和調用更多神經元,能夠讓果蠅大腦更有效地記憶某種味道的特殊標記,當果蠅將味道的標記傳給 2000 個神經元后,在處理后果蠅會將相關信息存儲在其中處理最有效的 5% 比例中。得益于這種擴展化的信息處理方式啟發,Navlakha 和其同事共同將這種方法應用于計算機中,并且處理了三套數據庫。他們發現應用這種方法相比傳統方法,相似性搜索的準確率提高了 30%-50%。沒有參與該研究的霍華德·休斯醫學研究所計算機生物學家 Kristin Branson 表示“很高興看到從神經科學得到的新啟發被用來改進計算機算法。這就是我們研究各類大腦的其中一個原因,并且在關鍵層級做計算分析,為了嘗試尋找出進化過程得到的精密算法,并且將之應用。

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