近期，科研团队在人工智能（AI）领域取得了创新突破，通过模拟“神经退化”现象，探索AI性能下降的规律，以此提升AI的安全性和可解释性。加州大学欧文分校的研究人员，受一次与Baldi博士和Pishgar博士的晚餐讨论启发，着手开发一种能够模仿衰老和生物神经退化的AI系统。

这项研究的灵感源于多方面，包括对神经退化、学习过程及AI安全性的深入讨论。研究者之一Yu-Dai Tsai特别提及，个人的父亲经历的严重脑损伤和认知能力下降，促使他从新视角审视这一问题，并思考其在计算机科学和深度学习中的应用可能性。

研究团队并未意图通过AI复制人类大脑疾病，而是聚焦于在AI体中引发认知衰退，以深化对复杂系统运作机制的理解，进而可能增强AI的可解释性和安全性。他们利用大型语言模型（LLM）执行智商测试，特别是针对LLaMA 2模型，引入了“神经元侵蚀”的概念。这涉及到在训练过程中或之后切除突触或神经元，或者加入高斯噪声，以此实现可控的性能下降。

实验结果揭示，当AI系统中的人工突触和神经元被有意移除时，这些系统首先失去抽象思维能力，随后数学能力下降，最终语言技能失效，难以连贯地响应提示。这种“神经侵蚀”模式与人类神经退化过程相似，提供了一种独特的观察视角。

展望未来，这项研究不仅为探索AI新领域提供了重要参考，也为利用观察到的AI神经侵蚀模式解决实际问题开辟了道路。研究者计划进一步扩大测试范围，将模拟扩展至其他神经疾病和神经多样性，同时致力于提高AI的安全性和可解释性。Tsai强调，团队的主要目标在于开拓AI研究前沿，而非复制人类大脑疾病。

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