最近，一篇名为“Evolving Self-Assembling Neural Networks: From Spontaneous Activity to Experience-Dependent Learning”的论文引起了广泛关注。这篇论文由IT University of Copenhagen的Sebastian Risi团队撰写，并已发布在arXiv预印本服务器上。
该研究旨在探索一种新型的神经网络，它能够像生物神经网络一样生长和适应环境。这种神经网络被称为“Lifelong Neural Developmental Program”（LNDP），它具有结构可塑性和经验依赖学习的能力。
首先，让我们来了解一下背景知识。生物神经网络以其高度的可塑性而闻名，这种可塑性使得生物体能够快速适应不断变化的环境。然而，传统的人工神经网络通常是静态的、完全连接的结构，在面对变化的环境和新的输入时可能非常脆弱。
为了解决这个问题，Risi团队提出了LNDP，这是一种基于图变换器的自组织神经网络，能够根据活动和奖励进行突触和结构可塑性。与传统神经网络不同，LNDP能够通过学习和适应来不断改变其结构和连接方式，从而更好地适应环境。
LNDP的关键创新之一是它能够进行结构可塑性，即在网络的生命周期内动态地添加或删除突触。这种能力对于需要快速适应或具有非平稳奖励的环境尤为重要。通过结构可塑性，LNDP可以快速调整其连接方式，以更好地适应当前的环境和任务。
此外，LNDP还引入了一种基于自发活动的机制，用于在经验之前（即在接收到环境的反馈之前）进行网络的预开发。这种自发活动被建模为一个可学习的随机过程，它能够生成输入节点的自发活动，从而驱动网络的自组织和功能化。
为了验证LNDP的有效性，Risi团队在各种控制任务上进行了实验，包括Cartpole、Acrobot、Pendulum和Foraging。实验结果表明，LNDP在解决这些任务方面非常有效，尤其是在需要快速适应和结构可塑性的情况下。
然而，尽管LNDP在许多方面都表现出了潜力，但也有一些潜在的局限性和挑战需要解决。首先，尽管LNDP能够进行结构可塑性，但目前还不清楚这种能力在更复杂的环境中如何扩展。此外，训练LNDP可能是一个具有挑战性的优化问题，因为需要考虑许多相互作用和长期影响。
此外，尽管LNDP引入了一种基于自发活动的机制，但目前还不清楚这种机制在更大规模的网络中如何扩展。最后，尽管LNDP在解决各种控制任务方面表现出了潜力，但目前还不清楚它如何应用于更广泛的领域，如图像分类或自然语言处理。
