震惊！人工智能有“记忆”了！

一种由DNA制成的人工神经网络，能够模仿大脑工作形成自己的“记忆”。这种位于试管中的人工智能系统通过识别手写数字，可以解决典型的机器学习问题。这种位于试管中的人工智能系统通过识别手写数字，可以解决典型的机器学习问题。科学家表示，这项工作是证实人工智能植入人造有机电路的一个重要步骤。

这意味着未来有一天将成功研制完全由有机材料制成的类人机器人，而不是当前大众传统认知的金属机器人。研究人员希望该设备能够很快形成自己的“记忆”。

这是机器人视觉研究人员解决的首要任务之一，也是一种理想的方法来说明基于DNA的神经网络能力。人类书写笔迹存在很大的差异，所以当一个人仔细检查一个潦草数字序列时，大脑会执行复杂的计算任务识别它们。

因为即使是人类也很难识别其他人的潦草字迹，识别手写数字是将智能编程设计成人工智能神经网络的一种普通测试。该网络必须“教授”如何识别数字，解释笔迹的变化过程，然后将一个未知数字与他们所谓的记忆进行比较，最终核实潦草的数字。

不同于几何形状的视觉书写形式，每个分子笔迹实例实际并不具有数字结构。取而代之的是，每个分子序是由20个独特DNA链构成，这些DNA链是从100个分子中挑选出来的，每一个都被分配代表一个单独的像素。这些DNA链在试管中混合在一起。

给定一个分子书写的特殊实例，DNA神经网络可以将其分为9个类别，每一种类别都代表了从1-9的9个可能手写数字中的一个。然后，获胜的竞争者（底图右侧）恢复到高浓度，并产生一个荧光信号表明人工智能网络的决定。

研究小组建立了一个DNA神经网络，用于区分手写的6和7，之后他们测试了36个手写数字和试管神经网络，从而正确识别所有这些数字。从理论上讲，该系统有能力将1.2万个以上的手写6和7数字识别区分，其中90%的识别数字来自于机器学习的手写数字数据库。

“歼灭者”DNA分子形成一个复合体，其中一个分子来自一个竞争者，另一个分子来自于不同竞争者，两者反应形成惰性、无反应的复合体种类。“歼灭者”很快就能将所有竞争对手都吃掉，最后仅剩下一个竞争者。然后，获胜的竞争者恢复到高浓度，并产生一个荧光信号表明人工智能网络的决定。

本文章有“瓶仅使”发布，特此声明，时间：2018年7月16号