摩爾定律的終結？！不妨試試動物們的腦袋吧。

近年來有關摩爾定律即將終結的討論不斷，基於深度學習普及，晶片製造廠們一邊專注於常規架構的改良提升效率，也有一些研究者把注意力轉向有別過往的計算機體系之外，例如量子計算、類腦計算等等。

如今有人在動物身上找到答案，ICLR 2021 有篇論文提出：研究者們『黑』進了果蠅的神經網路。研究團隊用果蠅神經網路運行NLP算法，結論發現性能與常規的人工神經網路相當，但耗能確實十分低，無異是打開一扇通往新世界的大門。

目前神經科學領域研究最深入之一是果蠅的大腦，尤其是在Kenyon細胞（簡稱KC)

2000多個KC 會連接再一起形成具有學習能力的神經網路。這個網路能讓果蠅在接近食物、潛在伴侶的時候，學習如何避免其他潛在的有害資訊輸入（感官資訊，例如危險的氣味和溫度）

研究人員認為這個較小的網路具備的功能與靈活性，是否可以加以編程用於其他任務（如NLP算法）

實驗大綱如下：

首先模擬網路結構，將大量數據提供給2000顆 Kenyon細胞，訓練該網路去識別文本中詞彙之間的相關性。該實驗基於：一個詞可以其語句或附近出現的單詞去表徵意義。

這類機械學習方法可以預測在給定詞的情況下的下一個詞。許多系統都用這種方法去生成自然的語句（如BERT)

該論文也使用相同方法，事實證明果蠅腦的網路結構並非為了此目的（自然語言處理）而存在，但它卻能擅長這個任務，研究證實該網路是可以學習詞的語意。

這個研究結果得到有趣的想法，生物腦網路算法的案例，與傳統常規人工神經網路算法相比更有效率，類腦計算可能是未來大幅提升效率與減少耗能的方法之一。

期待未來能探究其他生物大腦的神經網路，或許可能得到跳耀性的成長！！

撰稿：許楷翊

參考文獻：

1. Liang, Yuchen, et al. "Can a Fruit Fly Learn Word Embeddings?." arXiv preprint arXiv:2101.06887 (2021).

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