人工神经元网络学习使用人类语言

完全由人工神经元组成的认知模型的计算机模拟，可以学习从对话状态开始通过对话进行交流-

来自萨萨里大学(意大利)和普利茅斯大学(英国)的一组研究人员已经开发了一种认知模型，该认知模型由两百万个相互连接的人工神经元组成，能够从“塔布拉”状态开始学习使用人类语言进行交流“ rasa”，只能通过与对话者的交流来实现。该模型称为ANNABELL(用于语言学习的具有自适应行为的人工神经网络)，并在PLOS ONE上发表的一篇文章中进行了描述。这项研究揭示了构成语言发展基础的神经过程。

我们的大脑如何发展执行复杂的认知功能(例如语言和推理所需的功能)的能力?这个问题肯定是我们大家都在问自己的，研究人员尚无法给出完整的答案。我们知道，在人脑中，大约有1000亿个神经元通过电信号进行通信。我们了解了很多有关神经元之间电信号产生和传输机制的知识。还有一些实验技术，例如功能磁共振成像，可以让我们了解当我们参与不同的认知活动时大脑的哪个部分最活跃。

我们可能认为大脑的工作方式与计算机类似：毕竟，甚至计算机也通过电信号工作。实际上，自60年代末以来，许多研究人员已经提出了基于类比大脑的模型。但是，除了结构上的差异外，大脑与计算机之间还存在着深刻的差异，特别是在学习和信息处理机制方面。计算机通过人类程序员开发的程序进行工作。在这些程序中，计算机在处理信息以执行给定任务时必须遵循编码规则。然而，没有证据表明这种程序存在于我们的大脑中。实际上，今天，许多研究人员认为，只要与环境互动，我们的大脑就能开发出更高的认知技能，从很少的先天知识开始。ANNABELL模型似乎证实了这一观点。

ANNABELL没有预编码的语言知识;由于存在于生物大脑中的两个基本机制：突触可塑性和神经门控，它只能通过与人类对话者的交流来学习。突触可塑性是当两个神经元经常同时或几乎同时活跃时，两个神经元之间的连接提高其效率的能力。该机制对于学习和长期记忆至关重要。神经门控机制基于某些神经元(称为双稳态神经元)的特性，以表现为可以被来自其他神经元的控制信号“打开”或“关闭”的开关。当打开时，双稳态神经元将信号从大脑的一部分传输到另一部分，否则会阻止它。该模型能够学习，

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