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解析類腦智能技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展

五度易鏈 2018-10-19 2567 173

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大數(shù)據(jù)治理

全面提升數(shù)據(jù)價值

賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)增效

 而今人工智能已足夠強大,比如:語音識別錯誤率從 23.6% 下降到 5.9%,已達(dá)人類聽寫水平;電視問答節(jié)目中,IBM 沃森戰(zhàn)勝人類冠軍,還能 10 分鐘診斷罕見白血病;谷歌阿爾法狗在圍棋界已打敗諸多高手。為何還需要類腦智能?人工智能在類腦方面尚有局限,比如類腦神經(jīng)元的模型、網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)。目前應(yīng)用最多的是深度學(xué)習(xí),但需要依賴大數(shù)據(jù)、運算學(xué)習(xí)起來的時間也較長。

  

  現(xiàn)如今,神經(jīng)科學(xué)發(fā)展已經(jīng)有越來越多的企業(yè)參與,企業(yè)的參與能夠加速神經(jīng)科學(xué)技術(shù)的產(chǎn)品成型,促進(jìn)這項科學(xué)研究的市場化。

  為什么要發(fā)展類腦智能:實現(xiàn)功能新突破

  而今人工智能已足夠強大,比如:語音識別錯誤率從 23.6% 下降到 5.9%,已達(dá)人類聽寫水平;電視問答節(jié)目中,IBM 沃森戰(zhàn)勝人類冠軍,還能 10 分鐘診斷罕見白血病;谷歌阿爾法狗在圍棋界已打敗諸多高手。為何還需要類腦智能?人工智能在類腦方面尚有局限,比如類腦神經(jīng)元的模型、網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)。目前應(yīng)用最多的是深度學(xué)習(xí),但需要依賴大數(shù)據(jù)、運算學(xué)習(xí)起來的時間也較長。

  另一方面,人腦是自然界幾億年進(jìn)化的高級智能產(chǎn)物,人腦含 11 次方的突觸,這相當(dāng)于在整個銀河系里星球的總數(shù),在干腦中包含 10 的 14 次方突觸,還有比神經(jīng)元數(shù)量多得多的神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞也參與大腦。有專家表示,人腦還有超低能耗的計算系統(tǒng),阿爾法狗的功率是 20KW,但人腦功率只有 20W。" 這就是發(fā)展類腦智能的原因,人工智能的下一階段發(fā)展需要借鑒人腦。"

  類能智能發(fā)展新動態(tài):新建研究實驗室

  " 去年 9 月,國家發(fā)改委公布了國家工程實驗室綜合指南,中科大聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)、沈陽自動化所、中科院微電子所、百度公司申請了國家類腦實驗室;今年 1 月,在國家發(fā)改委批復(fù)的兩個人工智能國家工程實驗室中,就有類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室,并由中科大牽頭。" 實驗室主任吳楓是中科大信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院執(zhí)行院長,他介紹,中科大在類腦智能涉及的計算機、生命科學(xué)、物理、信息技術(shù)等方面都有很出色的研究。類腦智能,這一與人類生活密切相關(guān)的新興產(chǎn)業(yè)也將成為該地下一個千億級重大產(chǎn)業(yè),推進(jìn)了產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合。

  國內(nèi)現(xiàn)狀歸納:取得階段性進(jìn)展,后期仍需發(fā)力

  1,需要加深和其他技術(shù)結(jié)合

  《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出部署腦科學(xué)與類腦研究重大科技專項,開展類腦計算與腦機智能研究,研究重點涵蓋腦神經(jīng)計算、認(rèn)知功能模擬、神經(jīng)形態(tài)芯片和類腦處理器、腦機接口、類腦機器人等多個方面。

  2,各項技術(shù)取得階段性進(jìn)展

  在類腦智能計算模型方面,中科院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心優(yōu)化了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,引入了學(xué)習(xí)、記憶機制,并構(gòu)建了面向億級類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的計算平臺;在類腦芯片方面,中科院計算技術(shù)研究所研發(fā)了“寒武紀(jì)1號”類腦芯片、浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)合作研發(fā)了首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“達(dá)爾文”芯片;在類腦智能機器人方面,中科院自動化研究所實現(xiàn)了機械臂的交互控制和生理控制康復(fù)機器人的應(yīng)用,通過模擬嬰兒對物體的自發(fā)、動態(tài)認(rèn)知過程將其應(yīng)用于提高機器人的自學(xué)習(xí)和歸納能力。

  3,未來仍需加深發(fā)展

  與發(fā)達(dá)國家相比,我國在類腦智能的基礎(chǔ)前沿研究、軟硬件結(jié)合的類腦智能機器人等領(lǐng)域?qū)嵙^弱,各研發(fā)機構(gòu)的研究重點過于雷同。基于此,我國應(yīng)借鑒美國、日本的經(jīng)驗,在國家層面進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃,國內(nèi)各機構(gòu)應(yīng)根據(jù)自身優(yōu)勢,部署重點研究領(lǐng)域時應(yīng)有所聚焦和分工,避免重復(fù)建設(shè)。同時,類腦智能是高度學(xué)科交叉的領(lǐng)域,迫切需要加強腦科學(xué)與數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、物理、工程與材料學(xué)等學(xué)科的交叉融合。

  人工智能研究是通過研究和借鑒大腦的思維方式,讓機器學(xué)習(xí)人類分析問題和處理信息的方式,完成對人類機能的模仿。這種技術(shù)背后的影響因素眾多,需要我們后期的不斷努力。


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