脑洞大开！科学家Nature发文：人工智能之后，“智能物质”计算崛起？

关于AI，一个长期的发展目标是去中心化的神经形态计算，即依靠分布式的核心网络来模拟大脑的大规模并行运算，从而实现一种受自然启发的超强信息处理方法。而通过将相互连接的计算块逐渐转变为连续的计算组织，可以设想出具有智能基本特征的高级物质形态，这种“智能物质”能够以非定域的方式学习和处理信息，能通过接收和响应外部刺激与环境相互作用，同时在内部还能自主调整结构，以便能够合理分配和储存信息。

虽然智能物质并没有确切的定义，但研究人员认为谈及“智能”概念，起码要包含两个主要特征：第一，学习能力；第二，适应环境的能力。到目前为止，这两种能力大多存在于生物体中。可以通过用分层的方式定义人工物质的智能。比如，通过结合四个关键功能元件来实现智能物质：（1）传感器与环境交互并接收输入和反馈；(2）执行器对输入信号做出响应并调整材料的性能；(3）用于长期存储信息的存储器；（4）用于处理反馈的通信网络。智能物质会包括四大功能元素（传感器、执行器、网络和长期记忆），并能显示出最高水平的复杂性和功能性。

趋于智能的物质有哪些？

第一种，基于群集的自组织材料（如纳米粒子组装体、分子材料）。

第二种，软物质实现（如反应性软物质、嵌入内存的软物质、适应性软物质）。

第三种，固态物质实现（如神经形态材料、分布式神经形态系统）。

难点在于开发制造、放大和控制智能物质的有效方法。因此，未来智能物质的发展将需要协调一致、跨学科和长期的研究努力。

（学术头条）