机器之心消息，自然杂志近日新发布了一篇名为「对纯粹学习的批判以及人工神经网络可以从动物大脑中学到什么」的新研究。以下是该研究完整摘要：人工神经网络（ANNs）经历了一场由更好的监督学习算法催化的革命。然而，与包括人类在内的动物形成鲜明对比的是，训练这样的网络需要大量标记的例子，导致人们相信动物反而是主要依靠无监督学习。研究人员在研究中表示，大多数动物行为不是聪明的学习算法（监督或无监督）的结果，而是在基因组中进行编码的。具体而言，动物出生时具有高度结构化的大脑连接，这使它们能够非常迅速地学习。由于接线图太复杂而无法在基因组中明确指定，因此必须通过「基因组瓶颈」进行压缩。基因组瓶颈表明人工智能的路径能够快速学习。