机器学习技术一般来说以视觉系统为基础展开信息处理，现在为了打破这一局限，科学家们开始从嗅觉当中吸取启发。如今的人工智能系统（还包括受到神经元与神经系统相连而灵感的人工神经网络），早已需要很好地已完成具备未知约束条件的任务，此外，这些系统往往还必须因应大量计算能力与相当可观的训练数据集才能较慢。凭借这些特质，它们在对局、尤其是棋士领域取得了出众展现出，需要检测图像中否不存在车辆，并顺利区分猫与狗等有所不同视觉对象。不过宾夕法尼亚大学计算出来神经科学家KonardKording认为，“但它们在创作音乐或者编写短篇小说方面却展现出得非常差劲。
似乎，如今的人工智能系统在以有意义的方式展开推理小说时面对着根本性的挑战。”为了解决这些局限性，一部分研究小组正在重返从大脑中谋求新的答案的方法。更加令人称奇的是，其中一些研究人员自由选择了看起来不太可能的起点：嗅觉。科学家们期望更佳地解读有机体如何处置化学信息，并找到了或许未来将会解决问题人工智能问题的涉及编码策略。
此外，嗅觉电路与其它更加简单的大脑区域间不存在难以置信的相似性，而后者则有可能提示我们建构起更加强劲的智能机器。计算机科学家们现在于是以著手在机器学习环境当中对上述找到展开消化。
逃过一劫与革命时至今日，尤为先进设备的机器学习技术最少在或许上依然依赖视觉系统模拟结构，即以信息为基础展开分层摄入。当视觉层接管到感官数据时，其首先不会自由选择小的但定义明确的特征，还包括边缘、纹理、颜色等与空间同构涉及的元素。神经科学家DavidHubel与TorstenWiesel在上世纪五十年代到六十年代找到，视觉系统中的特定神经元与视网膜中的特定像素方位归属于一一对应关系，这一根本性找到亦使他们顺利夺下诺贝尔奖。
当视觉信息通过皮层神经元展开传送时，边缘、纹理与颜色等细节信息汇聚在一起联合构成越发抽象化的输出传达：例如对象为人脸，且面部特征表明其身份为Jane。网络中的每一层都有助有机体构建这一最后辨别目标。
深层神经网络不会以类似于的分层方式运作，并给机器学习与人工智能研究带给了一场深远影响的革命。为了都会这些网络辨识人脸等物体，研究人员不会向网络当中起源于数以千计的样本图像。
该系统不会强化或巩固各人工神经元之间的相连，从而更加精确地辨别特定像素子集所构成的更加抽象化的人脸图形。在充裕样本的反对之下，其需要辨识新的图像当中包括的人脸对象，以及此前从未见过的场景中的人脸模式。
研究人员在此类网络当中获得了巨大成功，除了图像分类方面，其均可在语音辨识、语言翻译成以及其它机器学习应用领域带给较好展现出。华盛顿大学计算出来神经科学中心的研究人员CharlesDelahunt回应，“我讨厌将深层网络视作货运列车。其十分强劲，但拒绝我们获取平缓的路面，从而铺设轨道并创建可观的基础设施。
但我们都很确切，生物系统并不需要这些——它们需要解决问题很多深层网络如今尚能无法解决问题的难题。”下面再行来聊聊人工智能领域的热门话题：自动驾驶汽车。
在汽车扎根新的环境展开导航系统时，周边环境将一直大大变化，且充满著噪音与模糊性因素。如此一来，受到视觉系统灵感的深度自学技术有可能无法长时间发挥作用。事实上，基于视觉的牢固方法难道也无法很好地解决问题。在这方面，麻省理工学院的生物物理学家AdamMarblestone回应，视觉处置所代表的是一种在显然层面以偶然性为基础的洞察提供能力，这是一种“历史的逃过一劫”。
正是这种逃过一劫让科学家们取得了目前人工智能领域尤为成熟期的系统，即基于图像的机器学习应用于方向。加州索尔克生物研究所的计算机科学家SaketNavlakha则警告称之为，“每种类型的性刺激都会以有所不同的方式展开处置。举例来说，视觉与嗅觉就使用几乎有所不同的信号类型。因此，大脑可能会用于多种不同的策略来处置有所不同类型的数据。
我指出除了研究视觉系统如何运作之外，研究人员还有很多其它课题必须探寻。”图：索尔克研究所计算机科学家SaketNavlakha研发出有一种基于飞蝇的嗅觉电路算法，期望提高机器学习技术在相近搜寻与新型检测任务中的展现出。
他和其他一些研究人员们找到，昆虫的嗅觉电路可能会带给一些有一点参照的经验。直到上世纪九十年代，哥伦比亚大学的生物学家LindaBuck与RichardAxel才找到用作处置气味受体的基因，这标志着嗅觉研究工作月跟上。从那时开始，嗅觉系统开始显得极具特色，并指导着更好研究人员探寻苍蝇与其它昆虫对气味的处理方式。
一部分科学家指出，其需要精彩解决问题视觉系统所无法处置的多种少见计算出来挑战。Delahunt说明称之为，“我们之所以注目嗅觉，是因为这是一套受限的系统，因此需要以比较原始的方式构建密切相关。这是个有一点为之努力奋斗的好机会。”英国赫特福德大学计算出来神经科学家MichaelSchmuker补足称之为，“人们现在早已需要利用视觉已完成一些不可思议的任务。
或许我们也需要通过嗅觉构建某种程度神秘的效果。”随机与稠密网络嗅觉与视觉在很多层面不存在着本质性的区别。
首先，气味是一种非结构化信息，其不不存在边缘；换言之，我们无法在空间当中对明确对象展开分组。气味归属于不具备有所不同构成及深度的混合物，我们无法将其归类为彼此相近或有所不同。
因此，研究人员在探寻中往往并不确切应当对哪些特征加以注目。这些气味将由浅层三层网络展开分析，该网络在结构上比视觉皮层简单得多。此外，嗅觉区域的神经元不会随机对整个受体空间展开取样，而非注目层次结构中的特定区域。
研究人员们利用索尔克研究所神经生物学家CharlesStevens明确提出的所谓“体现箭（antimap）”机制。在像视觉皮层这样的同构系统当中，神经元的方位将提醒其所装载的信息类型。但在嗅觉皮层的体现箭体系下，情况则并非如此。
忽略，信息不会在整个系统中产于，且对涉及数据的加载必须扎根一些极低数量的神经元展开取样。更加明确地谈，研究人员必须通过低维空间内的稠密信息传达来构建体现箭。
采行与果蝇完全相同的嗅觉电路，研究人员利用50个各自对有所不同分子具备敏感性的感应神经元接管受体输出。单一气味不会唤起多个有所不同神经元，而每个神经元都代表着有所不同的气味。这是一组信息的重合回应，并在本示例中以50维空间展现出。
在此之后，该信息不会被随机感应至200个所谓凯尼恩（Kenyon）细胞中，该细胞通过编码辨识对应的特定气味。（对哺乳动物而言，其体内的梨状皮质细胞即负责管理处置此项任务。
）其将构成40倍规模拓展，从而保证神经反应模式以更加灵敏的方式构建气味区分。Navlakha回应，“我们假设有1000个人齐聚于某一房间当中，并尝试根据业余爱好对其展开分类的组织。
当然，在这个挤迫的空间内，大家也许需要寻找一些方法将其区分成有所不同的团队。但在实际场景中，人们相等于集中在辽阔的足球场上，研究人员必须学会处置这些额外的空间并建构起数据。
”飞蝇的嗅觉电路建构已完成之后，其必须寻找一种切实可行的方法以利用非重合神经元辨识有所不同气味。这套模型通过数据“稠密化”构建这一点。
在2000个凯尼恩细胞当中，只有大约100个（占到总体数量的5％）对于特定气味具备高活性（其它活性较低的细胞正处于静默状态），并为各气味获取唯一的标示。简而言之，虽然传统的深层网络（某种程度就是指视觉系统中提供线索）在“自学”时会大大转变其相连强度，但嗅觉系统或许一般来说会以这种对感应神经元与凯尼恩细胞间连接展开调整的方式展开自我训练。随着研究人员在新世纪中对嗅觉系统的大大探寻，他们研发出有适当算法以确认更高维度的随机映射与稠密性对计算出来效率导致的实际影响。
英国苏塞克斯大学的ThomasNowotny与加利福尼亚大学圣迭戈分校的RamónHuerta两位科学家甚至创建起另一种与机器学习模型间的相连方式，并将其命名为反对向量机（supportvectormachine）。他们指出，大自然与人工系统对信息的处理方式在形式上是等同于的，二者都会利用随机的组织与维度拓展的方式有效地传达简单数据。在这方面，人工智能与生物进化在同一类解决方案上构建了独立国家融合。
图：苏塞克斯大学信息学教授ThomasNowotny找到了嗅觉系统与一类所谓反对向量机的模型之间的相似之处。以此为基础，他更进一步探寻嗅觉的构建原理并期望借以指导更加多潜在的人工智能应用于方向。
凭借着这种相连方式，Nowotny和他的同事持续探寻嗅觉与机器学习技术之间的关系，期望谋求二者之间更加深层次的联系。2009年，他们回应最初用作辨识气味的昆虫嗅觉模型也可顺利辨识手写数字。
此外，除去其中的大部分神经元——借以仿真脑细胞的丧生与无更换过程——并会对其展现出导致过于大影响。Nowotny回应，“这套系统中的某些部分可能会中断，但系统整体仍需要之后工作。
”在他显然，未来火星探测器等设备未来将会使用这种硬件类型，从而在险恶的条件下长期保持运营。
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