Neuroplasticity in Artificial Intelligence -- An Overview and Inspirations on Drop In & Out Learning

作者: Yupei Li, Manuel Milling, Björn W. Schuller

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-27 (更新: 2025-04-25)

💡 一句话要点

受神经可塑性启发，提出Drop In & Out学习策略，探索类脑AI新方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经可塑性 深度学习 神经发生 神经凋亡 终身学习 类脑AI dropin dropout

📋 核心要点

1. 现有深度学习模型主要采用静态结构，忽略了人脑神经发生、神经凋亡和神经可塑性等关键过程，限制了模型的适应性和学习能力。
2. 论文提出受神经可塑性启发的学习策略，包括模拟神经发生的“dropin”、神经凋亡的“dropout”和结构剪枝，以及结合两者的终身学习方法。
3. 该研究旨在探索类脑AI的新方向，为构建更具适应性和学习能力的人工智能模型提供新的思路和方法。

📝 摘要（中文）

随着深度神经网络（DNNs）的兴起，人工智能（AI）在性能和普及应用方面达到了新的水平。最初受到人脑神经元及其连接的启发，神经网络已成为许多先进AI模型的基础。然而，人脑中一些最重要的过程，特别是神经发生和神经可塑性，以及更广泛的神经凋亡，在DNN架构设计中很大程度上被忽略了。相反，当代AI发展主要集中在构建先进框架上，例如大型语言模型，这些模型在训练和推理过程中保持神经连接的静态结构。鉴于此，我们探讨了神经发生、神经凋亡和神经可塑性如何激发未来的AI进步。具体来说，我们研究了人工神经网络中的类似活动，引入了“dropin”神经发生的概念，并重新审视了“dropout”和结构剪枝的神经凋亡概念。此外，我们建议将两者结合起来，在“终身学习”环境中用于未来的大型神经网络，遵循生物学灵感。最后，我们倡导在该跨学科领域进行更多的研究工作，并确定未来探索的有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度神经网络在训练和推理过程中通常采用静态的连接结构，缺乏生物神经系统中的动态调整机制，如神经发生（新神经元的产生）、神经凋亡（神经元的自然死亡）和神经可塑性（神经元连接的改变）。这种静态结构限制了模型在面对新数据或变化环境时的适应能力，阻碍了终身学习的实现。现有方法主要关注于优化网络参数，而忽略了网络结构的动态演化。

核心思路：论文的核心思路是借鉴生物神经系统的神经发生、神经凋亡和神经可塑性机制，将其引入到人工神经网络的设计中，从而赋予模型动态调整结构的能力，提高模型的适应性和学习效率。具体来说，论文提出了“dropin”操作来模拟神经发生，即在网络中动态添加新的神经元或连接；重新审视了“dropout”和结构剪枝操作，将其视为模拟神经凋亡的过程，即移除网络中不重要的神经元或连接；并提出了结合“dropin”和“dropout”的策略，以实现神经可塑性，即在学习过程中动态地调整网络的结构。

技术框架：该研究主要是一个概念性的框架，旨在启发未来的AI模型设计。其核心思想是将神经发生、神经凋亡和神经可塑性等生物学概念引入到人工神经网络中。具体的技术框架包括：1) Dropin: 动态地向网络中添加新的神经元或连接，类似于神经发生。2) Dropout & Pruning: 移除网络中不重要的神经元或连接，类似于神经凋亡。3) Neuroplasticity: 结合Dropin和Dropout，动态地调整网络的结构，以适应新的数据或环境。

关键创新：该论文的关键创新在于将生物神经系统的神经发生、神经凋亡和神经可塑性机制引入到人工神经网络的设计中。这是一种全新的视角，与传统的静态网络结构设计方法截然不同。通过模拟这些生物学过程，可以赋予模型动态调整结构的能力，从而提高模型的适应性和学习效率。此外，论文还提出了“dropin”操作，这是一种新的网络结构动态调整方法。

关键设计：论文主要关注概念的提出和阐述，并没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构设计。未来的研究可以探索如何将“dropin”、“dropout”和结构剪枝等操作与现有的神经网络架构相结合，并设计相应的损失函数来指导网络的结构调整。例如，可以设计一个损失函数，鼓励网络在学习过程中动态地添加新的神经元或连接，并移除不重要的神经元或连接。

🖼️ 关键图片

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于提出了受神经可塑性启发的学习策略，并探讨了其在人工智能领域的应用前景。虽然没有提供具体的实验结果，但该研究为未来的研究方向提供了有价值的指导，例如如何将神经发生、神经凋亡和神经可塑性等生物学概念引入到人工神经网络的设计中。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的潜在应用领域，包括终身学习、自适应机器人、个性化推荐系统等。通过赋予模型动态调整结构的能力，可以使其更好地适应不断变化的环境和数据，从而提高模型的性能和鲁棒性。此外，该研究还可以促进人工智能与神经科学的交叉融合，为构建更智能、更灵活的人工智能系统提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Artificial Intelligence (AI) has achieved new levels of performance and spread in public usage with the rise of deep neural networks (DNNs). Initially inspired by human neurons and their connections, NNs have become the foundation of AI models for many advanced architectures. However, some of the most integral processes in the human brain, particularly neurogenesis and neuroplasticity in addition to the more spread neuroapoptosis have largely been ignored in DNN architecture design. Instead, contemporary AI development predominantly focuses on constructing advanced frameworks, such as large language models, which retain a static structure of neural connections during training and inference. In this light, we explore how neurogenesis, neuroapoptosis, and neuroplasticity can inspire future AI advances. Specifically, we examine analogous activities in artificial NNs, introducing the concepts of dropin'' for neurogenesis and revisitingdropout'' and structural pruning for neuroapoptosis. We additionally suggest neuroplasticity combining the two for future large NNs in ``life-long learning'' settings following the biological inspiration. We conclude by advocating for greater research efforts in this interdisciplinary domain and identifying promising directions for future exploration.