虽然人工智能在一些方面的展现出已打破了人类，但这不代表它知道很聪慧。忽略，很多时候它还很傻很天真，依然必须向人脑自学。近日，以“类脑计算出来与人工智能”为主题的香山科学会议在香港科技大学开会，来自脑科学、神经科学以及人工智能方向的30多位参会专家，辩论了如何将人工智能和脑计算出来互相融合、相互促进，构建从脑灵感到标准化人工智能的演变。
类脑智能是人工智能的良药近年来，人工智能在发展过程中仍有一系列技术难题必须解决。比如，机器学习不灵活性，必须大规模人工标示的高质量样本数据；训练模型必须相当大的计算出来支出；同时人工智能依然缺少高级理解能力和举一反三的自学能力。
香港科技大学杨强教授回应，机器学习是人工智能领域的核心内容，但是，当前的机器学习与人脑的自学能力比起还不存在明显差异，特别是在在可解释性、推理小说能力、举一反三能力等方面，与人脑比起还不存在显著差距。目前科学家们把更好期望投放到类脑智能上，他们指出智能技术可以糅合脑科学和神经科学，对人脑理解神经机制的解读有可能为新一代人工智能算法和器件的研发带给新的灵感，为信息智能领域的产业升级带给颠覆性的变革突破。“近年来，脑与神经科学、认知科学的进展使得人们在脑区、神经微环路、神经元等有所不同尺度观测的各种理解任务中，提供脑组织的部分活动数据已沦为有可能，得知人脑信息处理过程仍然单凭猜测，通过多学科交叉和实验研究取得的人脑工作机制极具可靠性。
因此，脑科学未来将会为机器学习、类脑计算出来的突破获取糅合。”中国科学院神经科学研究所蒲慕明院士说道。信息处理要仿真人脑所谓类脑计算出来是糅合人脑存储处置信息的方式发展一起的新技术，它通过建模、仿真和糅合大脑生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法，生产类脑计算机和类脑智能。
香港科技大学叶玉如院士回应，类脑智能是人工智能的一种新形态，也是人工智能最重要的研究手段。人类的大脑被指出是最高级的生物智能系统，它具备感官、辨识、自学、误解、记忆、推理小说等功能。大脑的这些功能与其结构不存在着对应关系。
类脑计算机就是以物理的形态构建这种对应关系，它以神经元作为基本计算出来和存储单元，利用神经元之间的神经元相连传递信息，仿真神经神经元的强度变化，其分布式的存储和计算出来单元必要连接包含大规模神经网络计算出来系统。“类脑计算出来系统是基于神经形态工程，糅合人脑信息处理方式，超越‘冯·诺依曼’架构束缚，适合于实时处理非结构化信息，具备自学能力的超强低功耗新型计算出来系统。
它是人工标准化智能的基石，是智能机器人的核心，享有十分辽阔的应用于前景。”清华大学施路平说道。
此外，北京邮电大学李德毅院士明确提出了反用驾驶员脑的观点，用人工智能研究脑科学。在计算出来模型层面，将探寻更加多具备生物可行性的自学机制的人工神经网络算法。在网络架构层面，典型的人类理解不道德将通过引进网络内的大脑样域和子域来建模，这些域将通过自学来协商、统合和改动。
目标是在多个层面、理论上仿真大脑的机制和结构，研发一个更加具备普遍性的AI以应付还包括多任务，自自学和自适应等方面的挑战。
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