好奇心或驱动人工网络形成类脑结构

剑桥大学弗朗切斯科·波利团队训练数千套学习模式各异的人工神经网络后发现，好奇心最强的网络在未见过的测试中表现更好，并自发形成分层、模块化等类似人脑的结构。 研究还采集275名8至15个月大婴儿的眼动数据，用来设定网络的好奇心机制；网络连接密度呈先升后降的发育曲线，最接近人脑的网络对应年龄约20岁。上述结果为团队发表的结论。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。