信息技术与神经技术的深度融合有望突破机器智能的发展瓶颈，发展具有通用认知能力和自主学习能力的类脑智能。
人脑是一个由数千亿神经元和数百万亿突触连接组成的通用智能系统，具有感知、学习、推理和决策的能力。 近年来，各国研究人员一致认为，高智能概念的实现需要脑科学的启发。 因此，科学家们开始向自己的大脑学习，积极向类脑智能方向开展研发工作。
国内外脑智能发展现状
类脑智能在国际上的发展主要体现在三个方面。 一是加快类脑智能技术和产品研发。 目前，计算机科学利用大脑信息处理机制和神经编码的本质，构建新的神经网络模型，形成神经计算、脑芯片、脑智能机器人等技术和产品。 其次，脑机接口技术备受关注。 神经科学利用认知计算等方法修复或增强大脑功能，加快脑接口技术的发展。 三是利用神经拟态计算模拟人脑处理信息的过程。 研发人员借鉴大脑神经结构和信息处理机制，使机器能够以类似大脑的方式实现人类的认知能力和合作机制，达到或超越人类的智力水平。
我国脑智能研究水平走在世界前列。 2016年，中国正式提出“脑科学与类脑研究”(以下简称“中国脑计划”)。 它作为连接脑科学和信息科学的桥梁，将极大地促进通用人工智能技术的发展。 此外，许多高校还成立了类脑智能研究机构，开展类脑智能研究。 例如，清华大学于2014年成立了类脑计算研究中心； 2015年，中国科学院自动化研究所成立脑智能研究中心； 2018年，北京脑科学与类脑研究中心、上海脑科学与类脑研究中心相继成立。 目前，清华大学脑计算研究中心已开发出具有自主知识产权的脑计算芯片和软件工具链。 中国科学院自动化研发的类脑认知引擎平台可以模拟哺乳动物大脑，实现智能机器人的多感官融合、类脑学习和决策。
未来类脑智能发展重点未来发展
●脑机接口
未来脑接口技术的发展将重点关注以下几个方面。 首先是收集和传输干电极信号。 干电极信号的采集和传输是基于干电极技术，在连续、长期、可靠、方便、稳定、无创、低功耗、低功耗的条件下，采用靠近大脑皮层的传感电极进行脑信号的采集和传输。成本和最小失真。 收集大脑皮层微弱的神经电活动信号，然后将神经电活动信号实时无线传输到计算机等信息处理系统，便于进一步分析大脑信号。 未来，该技术预计将实现低成本、非侵入性、使用简单、不依赖导电介质、稳定可靠的信号采集、头皮清洁准备、外部辅助、环境限制、佩戴方便、公共使用和无线。 可穿干电极脑电图帽。 二是脑电信号分析。 该技术能够正确地解码和识别大脑信号，是大脑接口最本质、最核心的环节，也是大脑接口技术的关键。 未来，该技术有望在军事、康复、辅助诊断等领域形成脑电信号分析算法模型。 三是脑机交互的适应性。 该技术有望形成新的脑交互范式和自适应脑信号识别算法。 四是脑机接口模拟应用系统。 该系统模拟实际应用系统，测试脑电分析算法的性能，实时评估用户的控制效果。 它是脑机接口技术实用化的前提。 未来，该系统将应用于脑电波头盔、网页浏览、电子邮件收发、字符输入等电子产品、导航等领域。
●神经拟态硬件
神经形态硬件包括受神经生物学结构启发的半导体设备。 非冯·诺依曼使用神经形态处理器（von-）这是一个完全不同于传统处理器的执行模型。 其特点是处理元件简单但互连性高。 神经形态系统正处于非常早期的原型阶段。 IBM 基于美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室，提供了一个系统。 Chip 惠普的尖峰神经元自适应处理器技术和实验室产品都是早期产品。 英特尔的“英特尔”Loihi芯片可以通过更高程度的连接来解决更广泛的人工智能工作负载。 高通是神经形态处理器的早期例子。
当前神经拟态硬件的部署存在以下障碍：一是神经拟态硬件编程需要新的工具和训练方法； 其次，半导体器件互连的复杂性挑战了半导体制造商创造可行的神经形态器件。 目前，神经硬件还没有成为主流，但这种情况可能会随着编程技术的突破而改变。 神经拟态计算架构能使神经拟态硬件具有更好的性能，并为图分析提供支持。 神经硬件设备有潜力成为类脑智能发展的重要驱动力。
●机器学习
机器学习利用数学模型从数据中提取知识和模型来解决业务问题。 越来越多的脑智能研究正在探索机器学习的深度应用，试图改进机器学习方法，并找到执行机器学习项目所需的相关角色和技能。 数据是机器学习的“燃料”，优质数据是机器学习成功的关键。 支持类脑智能的机器学习算法很多。 但如何将海量数据与最佳机器学习算法相匹配，实现最佳类脑智能技术超人类技术，是目前类脑智能研究的重点。
●混合现实
混合现实（MR）它是现实世界和虚拟世界的融合，物理和图形对象自然地互动和集成。 从概念上讲，MR 是单一技术。 但事实上，MR是一组潜在的技术，包括从真实环境的数字化到增强现实（AR）和虚拟现实（VR）各种沉浸式显示和交互系统。 未来的用户体验技术将更深入地融入人类与现实世界的自然互动。 MR技术可以更好地融合现实世界和虚拟世界。 集成脑智能的MR技术可以实现新的客户体验和更个性化的用户体验。
●视线控制
凝视控制通过眨眼或改变凝视方向产生智能动作。 注视控制涉及确定用户视觉注意力的角度或位置。 凝视控制是眼球跟踪的一种应用，也是手势控制的一部分，它利用眼睛的焦点来传达命令。 在智能手机、智能电视、汽车和计算机上工作，眼动跟踪可以使注视控制系统。 在眼动跟踪技术的支持下，大脑智能领域的视觉控制可以帮助玩家实现自动武器瞄准、车辆引导或用眼睛投掷物体等命令。
●认知计算
目前，认知计算的发展主要体现在以下几个方面：一是利用基于生物可塑性的规则对网络进行训练，同时对所有样本进行新颖性估计； 二是重复新颖性估计超过阈值的样本学习，并根据每个阶段的学习结果动态更新样本的新颖性估计； 第三，为了避免新样本的过度拟合和学习样本的遗忘，所有样本都需要重复训练； 第四，周期性 在网络收敛之前，继续步骤2和3。 认知计算可以模拟大脑的层次化信息处理机制，将生物神经元之间的局部连接关系和信息处理的层次结构应用到计算模型中，模拟大脑的多层次信息处理。 认知计算可以模拟大脑的层次化信息处理机制，将生物神经元之间的局部连接关系和信息处理的层次结构应用到计算模型中，模拟大脑的多层次信息处理。 并编码信息，使其更接近真实神经元对信息的编码方式。
●类脑智能机器人
类脑智能机器人是集视觉、听觉、思维和执行能力于一体的综合性智能系统，可以以类似于人脑的方式运行。 将人脑的内部机制融入机器人系统，可以提高机器人的认知、学习和控制能力，并与机器人产生更深层次的交叉与合作。 研究人员正试图将机器人对外部世界的感知和自身的控制与大脑相结合，模仿周围神经系统的感知、中枢神经系统的输出和多级反馈回路，使机器人能够实现机器人对外部信息的感知和自身的运动。 速度和准确性。
类脑智能的总体发展趋势
近10年来，类脑智能引起了全球不同背景研究人员的广泛关注。 曼彻斯特大学的芯片、IBM芯片、海德堡大学芯片、斯坦福大学芯片、英特尔的Loihi芯片、清华大学的天机芯片都是类脑智能发展的重要代表。 。
目前，越来越多的研究重点是提高神经网络、认知计算模型和智能系统的自适应性。 类人学习机制的可持续发展需要通过脑科学建立适应这种学习机制的认知结构。 基于这些类脑学习方法和认知结构，通过进一步发展类脑认知计算模型，最终可以设计和实现“类脑机制和类人行为”的通用类脑智能计算模型。
受大脑工作机制的启发，下一代智能信息技术需要不同学科和领域的交叉，特别是信息技术与神经技术的深度融合，突破机器智能发展的瓶颈，发展具有认知能力和自主学习能力等通用大脑。 未来，脑计算和脑基信息处理网络新芯片和计算系统的研究，以及受神经网络突触连接机制启发的神经芯片设计和脑系统的研究，预计将实现大规模、高精度的神经网络脑智能，使脑智能系统在信息处理机制上真正超越人类。
上海市投资促进服务中心发展研究部副研究员孟海华博士。
文/孟海华
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功能，开始游戏，游戏必须全屏窗口化或窗口化
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打开透视图，粘贴参数并运行。 如视角无效，请单击辅助功能选项修复无效视角。
