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1，什么是类脑计算

什么是类脑计算？ 一般地说，类脑计算是指借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。
什么是“类脑智能”？人类之所以是地球上最智慧的生物，是因为大脑足够发达而复杂。人类的大脑是由数百种不同类型的上千亿个神经细胞所构成的极为复杂的生物组织。而类脑智能研究，就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制，研发机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。通俗来说，就是通过研究人脑，制造出“模拟人脑思维”的人工智能系统，打造人工智能的“升级版”。

什么是类脑计算

2，专家为什么致力脑科学与人工智能

1.“科学家们希望在人脑研究中取得重大进展，更深入解析人脑工作的模式，为人工智能发展的革命性突破提供基础。”全国政协委员、中国科学院院士、中国神经科学学会理事长、浙江大学医药学部主任段树民在两会现场接受采访时表示。2.脑科学被视为理解自然现象和人类自身的“终极疆域”，也为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供了重要依据。3.“虽然不少人工智能的名字中已经出现大脑两个字，神经网络深度学习等算法的产生受到大脑研究成果的启发，蒙特卡洛树的结构和大脑中神经突触的结构也非常相似，但目前人工智能的工作模式和人脑还有巨大差别。”段树民认为，这主要是因为目前对人脑的解析还不够。

专家为什么致力脑科学与人工智能

3，你属于哪一类脑型

你一共找到了几匹马？测你的脑型属于哪一种类？选好了吗？一起来看看答案吧！A.六匹马您的测验结果如下:你的脑型属于专攻型大脑属于“专攻型大脑”的你，代表着你天生在做任何事情上都有比一般人更容易上手且学习快速的头脑，而且你一旦做上手了，你就会非常非常投入，往往投入之后都会成为那个领域最优秀的人。非常适合担任需要高度专业技能的人才，异常优秀且顶尖的大脑。B.七匹马您的测验结果如下:你的脑型属于浪漫型大脑脑里的结构与平常人不一样，所以你对于事物的感受力非常非常强，在别人眼里可能是很小的事，在你眼里你都可以有好几种不同的强烈感受。非常适合从事艺术或是文化类的创作。属于成为艺术家的大脑类型，非常非常的难得和可贵。C.八匹马您的测验结果如下:你的脑型属于沉潜型大脑代表着你是个非常非常善于思考的智者人物。你很少表现自己知道的事情，并不是你不愿意说出来，而是你习惯以思考替代语言。你是属于思想家或是哲学家的大脑，这样的脑不仅智商很高，且思考逻辑也非常非常清楚，一般人是办不到的，只有你可以。D.九匹马您的测验结果如下:你的脑型属于机灵型大脑你是个机灵的人，如果状况不对，你会立刻反应过来，快速变通。不过小心脑袋别转得太快，否则周遭的朋友都会跟不上。属于最适合成为老板、大企业家的大脑类型，脑筋动得很快，遇到事情总是处变不惊！

你属于哪一类脑型

4，现在人工智能慢慢开始普及你看好人工智能发展的未来吗

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链，加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发，使那些研发成果尽快能够进入到开放平台，在开放使用中再一次把它增强完善。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26．2％。报告认为，从产业投资回报率分析，智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值；而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状。当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下，以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面，在人工智能支撑技术方面，量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期，以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟，这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

5，我们为什么要发展类脑计算

大家知道现在我们生活在一个数码宇宙，万事万物随时随地联系起来，构成一个万物互联的数码宇宙。这个宇宙成长非常快，信息每两年翻一番，整个宇宙迅速地膨胀，而且从来不退步。这样一个宇宙是基于我们现在的计算机架构，而计算机架构又基于冯诺依曼架构。冯诺依曼架构是我个人认为人类发展史上最简洁、漂亮、对我们影响最大的一个架构。它的特点是计算和存储分离，计算和存储都通过总线来回调度。大家可以设想一下，来回调度耗费了很多能量，耽误时间速度慢，造成了堵塞，所以有了带宽的瓶颈。因此，计算机领域最高的图灵奖2017年的两个得主Hennessy和Patterson最近写了一个长文，结论是未来的10年是计算架构发展的黄金十年。因为我们过去是用计算机做计算，现在我们是用它处理信息，而我们的数码宇宙每两年翻一番，就是能耗也受不了。当然还有其它原因，就是我们现在生活在一个人工智能时代，人工智能取得了非常大的成绩。不过我们发现，尽管可以用AlphaGo战胜世界冠军，但是仍然有很多瓶颈。简单来说我们必须满足5个条件，那就是充足的数据、确定性的问题、完备的知识、静态的环境和单一的系统。举个例子，如果我们让一个智能机器人从这里出去，如果不事先编程，它是做不到的。因为我们人用了几年的时间建立起“我”这个概念。在哪里？怎么出去？走门儿，还是走窗户？所有的这些都与我们的通用智能有关。所以我们的结论是，我们要发展一个人工通用智能，我们想象的人工通用智能。只是我们没有充足的数据，现在数据很少甚至很多假数据，很多问题也不能明确。我们碰到过一个动态的，而且有很多系统交互在一起，但是我们的系统仍然能够处理。这就是我们希望的人工通用智能。要发展人工通用智能，我们必须向脑学习，因为整个宇宙是目前唯一的一个通用智能体。我们把脑和电脑做一个比较，会发现电脑强的，人不强；电脑不强的，人强。我们看过《最强大脑》，那些我们叹为观止的、非常让我们羡慕的选手的能力，其实对于计算机来讲是小儿科。我们发现人脑和电脑两个系统虽然原理不同，但是实际上是互补的，所以借鉴脑科学的基本原理改造现在的计算机系统、发展类脑计算是发展人工通用智能的一个非常重要的部分，因为前者是后者的计算基石。发展人工通用智能不是一个新的想法。如果我们看一下过去图灵、冯诺依曼这些大科学家早期的文章，会发现这是我们一直以来的梦想。现在为什么是发展人工通用智能最好的时机呢？因为随着精密仪器的发展，我们对脑知道的越来越多，我们似乎到了一个理解脑的关口。超级计算机的发展可以使我们进行很好的模拟仿真，省钱、省力、省时间。大数据、云计算给我们提供了一个像脑一样复杂的系统，和脑交相呼应，我们可以共同研究、互相促进。另外，纳米器件已经可以使我们去发展像人脑能耗水平一样的神经元和突触这样的电子器件。所以，现在是发展人工通用智能最好的一个时机。——摘自2019年腾讯科学WE大会演讲附：演讲全文https://mp.weixin.qq.com/s/lcsefeakSfTsvG3Lz28Nqg

6，有谁知道人类的大脑为什么可以进行计算

大脑并不能进行百分之百的开发,40%的开发程度,就已经是大脑剩余空间的极限了。 如果要增加大脑的开发比例,新的神经中枢代理必不可少。现代脑科学研究已经逐步认识到这一事实————微小的人脑构成人类社会的中心，它时刻在制造情感，判断，逻辑。是真正意义的一个无人工厂。这个无人工厂的产品是各种思维，这些产品主导了我们每个人的行为，思想。随着对脑组织研究的加深，人们越发可以用脑这一物质来解释过往认为不可琢磨的思维。历史上争辩不休的“唯心与唯物”似乎统合在“脑”这一物质上。过往和现代的越来越多的脑科学的研究表明，人的各种情感，行为，思维在人的脑组织中有着相对固定的区域分工，也就是说人类在几百万年的进化过程中，各种行为和功能都在脑中有着相应的对应组织承继各种功能遗传密码。它们并不是承继了人类生活所需要的具体知识，而是“该类知识或行为的学习接收能力”。 就我们人的大脑而言，实质上就是个电化学有机体，我们每个人的大脑的主体部分又分成左右脑。左右脑又通过胼胝体约2亿神经纤维紧密联系着。就是我们的大脑的几百亿神经元，将人脑构成了全世界最复杂的信息网络系统。但我们普通平常人的这一最复杂的信息网络系统的运行并非是那么顺利流畅，或多或少总存在这或那么中缺欠——运行不畅（即：部分神经元簇群会处于抑制休克状态）。因而导致人的心理，智能或行为总有这或那的不足甚至缺欠。而我们在追求智慧，丰富知识的努力过程中，从某种意义来说：就是追求自身大脑功能信息网络的全面畅通。脑科学家在研究大脑的过程中，发现左右脑单独完成同一件事时，采取的方式在一定意义上来说是相反的。而左右脑功能的不同和其各自脑皮层神经中枢兴奋的差异的组合，构成了这世界性格各异的形形色色的人的性格的生理神经基穿当然，各人脑组织兴奋区域不同还跟他（她）的遗传，地域，民族，人种，优生优育，环境，个人后天学习及从事专业等的不同有巨大关系。但是他（她）的脑功能擅长区仍是相对固定的。这一发现和理论的提出事实上为我们解决很多人类的“行为及心理疾病提供了新的思路————我们是否能够依据现代科学研究技术，努力寻找出各种“行为心理疾病对应的发生障碍的处于功能休克态的脑组织区域”，并寻求各种安全有效的科学方法予以激活和改善，就可以改善该类别的心理行为疾博事实上，不管我们是否承认，你我每个人都存在有某种程度的脑机能的缺失。居相关科学资料得悉：达芬奇，可算做千年来拥有比较充分脑能的人。而其他科学伟人————爱因斯坦，牛顿或是我们熟知的政治伟人等，的确都存在某种性格或脑机能的缺欠（或某时期存在脑机能的缺失）。在研究和实践中，为了科学研究的需求，对应自己的“脑功能的改善与提高”入手，验证了这的确是科学可行有效的。后来，此科学方式对多个心理行为存在问题的孩子的精神智障的快速解除，更是有力地证明了这一理论的科学性和可行性。 大脑神经键传递信息时，可测的百万分之一伏的电位差（哈佛心理研究所报告）。通俗讲，大脑的左右脑就象俩发电机组，而人体的经络就是脑电流传输的网路系统。大脑就是通过经络网路系统控制人的行为。因此，人的行为（心理）毛病究其根本仍是大脑及神经传导系统的问题。我们学习工作生活中，左右脑的工作应根据所处理的事物需要，调用左或右脑的相关的脑机能。一般讲，白天工作学习等需要集中注意和逻辑思维等能力时，应以左脑为主，右脑为辅。反之，在休息娱乐及需要充分想象力的艺术创造时，应该以右脑为主，左脑为辅。但是心理行为障碍患者，不能根据所面临的事物灵活运用左右脑相关脑机能。导致人的无目的，盲目，情绪化，缺乏稳定性，学习能力差，缺乏自我管理能力等。脑电图_____如果因为心理行为障碍患者必须处于麻醉状态方可测量，那么所测得的脑波形，并不能反映心理行为障碍患者在日常的正常的脑工作时的脑波状态，但仍不失为一个借鉴参考。我们的大脑工作时，一般存在四种波态：1：贝塔波，频繁13-30HZ，表人处于警觉态，数值越高越警觉，在左脑，表人的注意力的高度集中或紧张状态，在右脑，侧重于表惊恐或无法抑制的兴奋（绝大多数如此）。2：阿尔发波，9-12HZ表人在平静深思态，是一个人学习思维效率最适宜的波态。3：西塔波，5-8HZ，表人在浅睡冥思态。4：戴尔他波，0。5-4HZ，表人的无梦沉睡态。上叙四种波在人脑中同时存在，但是在脑功能有问题的人，这四种波在所发生的脑皮层的位置和普通人是存在差别的。例如：我们在学习或工作时，应是主控认知和思维逻辑大脑皮层区处于适宜波态。但心理行为障碍患者很可能不是，从而表现出注意力的焕散，学习效能的低下等。大脑皮层工作时，普通人也是根据处理面对的事物的需要而变换的。但心理行为障碍患者却不是（或不能）根据所面对的事物的变化而变换，或者是错误的变换。 5
1 【克里克】大脑能够进行认知计算可能是因为存在门这样的神经联接 1.以前想到过大脑皮层存在可能解决计算连接的门机制，但又担心只是独自猜测，看到克里克也在做同样的分析并用同样的概念，感到可以把它当作一种既决问题方案。 2.计算机的工作原理：如果说计算是完成了信息转换，二进制代码运算就是由门电路的状态转换完成的。 作者：获取算法 2007-2-26 06:37 回复此发言 2 回复：【克里克】大脑能够进行认知计算可能是因为存在门这样的神经 ...... 乍一看，大脑皮层的任何部分都是那么杂乱无章。每一平方毫米大约有10万个神经元；轴突与树突相互交错，还有许多起支撑作用的胶质细胞与微血管都混杂在一起，完全处于混饨状态。它们可不像计算机的芯片上晶体管和其他结构的布线有着整齐的排列。如果进一步作仔细观察，也会发现它确有部分结构是有序的。在大脑皮层的许多不同区域中，神经元的一般排列还是具有好多相同之处。让我们首先看看这些共同点究竟是什么。 大脑皮层就是一片薄薄的层，它的垂直厚度比平行于该层表面的长度要小很多，神经元的排列与外观是非对称的。与这一薄层表面相垂直的方向称之为垂直方向（这如同把皮层在桌面上展平一样）。另外两个方向称之为水平方向。例如：几乎所有的锥体细胞都有沿垂直方向上升到皮层表面的树突。与之相比，皮层水平方向上的细胞彼此有着相当类似的特性。这与森林中的树木的排列有点类似，垂直方向与水平方向有明显的不同。 皮层最引人注目的特性就是层状的。了解这些层以及各层中神经元不同的功能是很重要的。为描述上的方便，可以把它分为六层。实际上在层中也还包含有几个亚层，见图42所示，最上面的一层为第1层，它具有很少的细胞体，主要是由位于它下面层中的锥体细胞向上延伸形成的树突末梢及末梢间的相互连接的轴突构成。因此，它都是这些神经布线而很少有细胞体。在它的下面是2、3层，常常被统称之为上层。在这些层中有许多锥体细胞。第4层是由许多兴奋型的星状细胞组成，而几乎没有锥体细胞。它的厚度在不同的皮层区变化是相当大的，在一些皮层区几乎没有这一层。第5、6层称之为下层，它包含有许多锥体细胞，其中一些细胞的树突末梢一直可到达第1层。 在不同层中的神经元之间不仅是相当不同的，而更重要的是这些神经元的连接方式也极不一样，见图43所示。 上层（第2，3层）的细胞仅与其他皮层区相联系。尽管它们中的一些神经元通过胼胝体可与大脑另一侧的皮层区连接，但它们的投射作为一个整体未超出皮层区。虽然第6层的一些神经元具有与第4层连接的侧向轴突，但它们当中神经元主要反向投射到丘脑或屏状核，它是位于皮层下的附属于皮层的核团，并通向脑的中部。第5层是皮层中很特别的一层，只有这层的神经元完全投射到皮层以外的地方，也就是说，它们不投射到丘脑和屏状核，尽管也有一些神经元投射到其他的皮层区。因此，从某种意义上讲，第5层把在皮层中处理完的信息传送到大脑其他部分和脊髓。所有这些远离皮层的连接，甚至包括反向的连接都是兴奋性的。 当然，皮层也具有许多抑制性的细胞。但在数量上占多数的是产生兴奋性的锥体细胞，用GABA作为神经递质的抑制性细胞大约占了整体的五分之一，剩下的主要是刺星状细胞。这些可产生兴奋的刺星状细胞的轴突相当短（约100－200微米），仅仅能够与水平方向上相近的细胞联系。所有抑制性细胞都具有这种特性，但也有些例外。① 有一类抑制性的细胞好像不存在。锥体细胞的轴突经常向下延伸到离皮层相当远的区域。在此之前，它通常会伸出几个分枝，这称为侧枝。在某些情况下，这些侧枝又形成许多局部分叉，而且它们就在同一皮层区域内沿水平方向伸展相当长的距离，约几个毫米。 如果我们认为皮层能够实现计算功能，它就应该具有一种类似“门；的特殊类型的抑制性突触。在把结果沿主要轴突的分枝传送到其他区域的目的地之前，它要能够允许信息通过轴突离开胞体，并在皮层区域内循环好几次，也就是说，它需要实现几次循环计算。为此，我们需要一个强抑制的突触集合，但它不在该轴突的起始端，而是位于轴突就要离开皮层之前的地方。尽管有一位理论家为了使他的模型能够工作，需要构建这样一类突触，但实际上还没有证据说明它们的存在。在轴突各个分叉点上也没有发现。 这些却显示出皮层区总像是没有做任何循环的处理就急急忙忙地将信息发送出去。这也意味着，当大脑需要通过反复迭代运算建立一种活动的共同体时，各个皮层区的连接与单皮层区内的连接是同样重要的。 .......
有了计算的思维就有了数学的发明。
因为人类的大脑就是一台计算机。

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