通过受自然启发的 AI 研究开发的人工智能

比勒费尔德大学的金教授正在进行自然启发的人工智能研究，试图开发人工智能能力。

长期以来，研究人员一直在研究人工智能 (AI) 如何利用自然界的原理来解决复杂问题。在识别大量数据中的模式时，人工智能比人类更快、更有能力。但是，当需要建立联系或处理不确定性时，人工智能会遇到困难。

通过进化、发展和学习，大自然已经开发出更实用的解决问题的解决方案。比勒费尔德大学 的人工智能金教授正在研究如何将这些原则转移到人工智能中。

金教授将继续他之前在波士顿大学对自然启发的人工智能的研究，并寻找自然启发和自组织人工智能的应用。“我的目标是从自然中理解和借鉴成功的机制，并将其转化为人工智能来解决问题，”金解释说。Alexander von Humboldt 基金会将在五年内以 350 万欧元的奖金支持金教授的研究。

人工智能改进研究进展

金教授目前正在理工学院建立他的研究实验室，并组建他的研究团队来研究受自然启发的人工智能。拥有一支跨学科方向的团队尤为重要，因为这使他能够汇集来自不同学科的方法，例如计算机科学、生物学和医学。

他还强调了在他的研究中对国际合作的要求。例如，他期待着国际科学家的研究访问，例如来自中国的前学生，以及他在搬到比勒费尔德之前工作的萨里大学的研究人员。“我想做一些目前不是人工智能主要方法的事情，我想更多地了解尚未充分探索的可能应用程序，”金教授解释说。

使技术系统能够自组织

“人工智能的设计目的是非常精确地工作，”金教授解释道。“但当不确定性发挥作用或事情不完全清楚时，就会陷入困境。” 此外，人工智能通常一次聚焦和突出一个特定的问题或任务。当它必须组织自己以建立联系或为未明确定义的任务找到解决方案时，使用它可能会成为一项挑战。

另一方面，大自然完全有能力处理各种程度的不确定性。“当我们出生时，我们的基本设备可以利用数百万年的进化，”金教授说。例如，大脑的结构早已在自然界中经过试验和检验。我们的大脑是神经可塑性的，能够不断地自我重新布线，因此它可以适应。例如，当你学习一门外语或参加一项新运动时，你的大脑会相应地发生变化。“如果你让双胞胎猫在不同的环境中长大，你也会看到这一点。你会发现它们的神经系统存在差异，尽管它们的基因构成几乎相同，” 金教授补充道。

根据自然原理工作的人工智能

由于大自然能够灵活地应对和适应各种各样的问题和要求，因此金教授正在研究如何以模仿这些自然基本原理的方式定位 AI，从而使其更加灵活。他在自然启发的优化和自组织领域做了开创性的工作，并将继续在比勒费尔德研究进化和发展系统。

在比勒费尔德大学，金教授将致力于理解和模拟自然界的智能，重点关注神经系统和身体计划的共同进化和发展。

利用安全和保护隐私的进化学习进行医疗保健

金教授未来的研究还将特别关注隐私保护AI 在医疗保健中的应用。“我目前主要关心的是如何在有效保护数据隐私和安全的同时利用数据，”他说。“特别是在医疗保健领域，数据非常敏感，需要尽可能安全。” 这就是为什么这不仅需要适应性强的系统，而且还需要能够抵御外部攻击的特别强大的系统。

此外，金教授希望使用 AI 进行研究，以更好地了解潜在心力衰竭的遗传机制。“我希望能够确定哪些基因参与其中，哪些基因之间的相互作用会增加患心脏病的风险，”金教授表示。

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