原標題：美國國家科學院院刊：人工智能的下一個進化，從我們開始
文章來源：人工智能學家
內容字數：7741字

基因組瓶頸與先天能力的關系

科學家們長期以來一直困惑于一個悖論：動物如新生海龜為何能本能地追隨月光，而其基因組卻只能容納控制復雜行為所需信息的一小部分。最近，冷泉港實驗室的研究者們提出了一個新穎的解釋，認為基因組的容量限制可能是推動智能和快速學習的關鍵因素。

新思路的提出

安東尼·扎多教授和阿列克謝·庫拉科夫通過人工智能探索這個問題，提出“基因組瓶頸算法”。扎多設想，基因組的限制或許不是缺陷，而是一種優勢，這種限制迫使生物不斷適應，從而提高了智能和學習能力。這一設想挑戰了科學界對基因組功能的傳統理解。

算法的創新與應用

研究團隊開發了一種新型計算機算法，能夠將大量數據有效壓縮，模仿基因組如何形成功能性腦回路的信息。這一算法在圖像識別等任務中的表現幾乎與最先進的人工智能系統相當，甚至能在視頻游戲中展現出良好的表現。

人工智能的未來展望

盡管目前的技術尚未能完全復制人類的自然能力，但這一算法在人工智能領域的高效壓縮水平具有重要的應用前景。未來，它可能使得在硬件上運行大型語言模型變得更加高效，從而推動人工智能的快速發展。

結論

這項研究不僅為理解動物先天能力的來源提供了新的視角，也為人工智能的進步指明了方向。隨著技術的不斷演進，或許我們能看到更加智能和靈活的人工智能系統的出現。

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