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浅析全球类脑计算人工智能的发展现状

导读: 人工智能是当今社会的一个热点,就人工智能的现状和未来的发展方向,日本KDDI研究所研究员、通讯与网络专家吴剑明博士指出,相比于单纯利用程序的弱人工智能,强人工智能逐渐成为主流。

  类脑计算人工智能发展新动力

  人工智能是当今社会的一个热点,就人工智能的现状和未来的发展方向,日本KDDI研究所研究员、通讯与网络专家吴剑明博士指出,相比于单纯利用程序的弱人工智能,强人工智能逐渐成为主流。强人工智能学派认为,人工智能应该通过研究神经元间的互相合作来模拟人脑的结构机制。这么说来,类脑计算是人工智能发展的一股新动力。

  类脑计算,是由美国科学家Carver Mead在上世纪80年代末提出的。类脑计算代表这样的一个概念:运用包含虚拟电路的超大规模集成电路系统来模仿在人类神经系统中存在的神经生物构造。首先,神经科学家们要充分理解人的大脑是怎样运作的、我们的大脑是如何利用被上千米长的神经纤维连接着的处理单元和神经突触来接收和处理信息的。类脑计算跳脱出原有的计算机模式,开发出能够利用简单、可靠、快速且低能耗运算设备的随机行为的新技术。

  类脑计算是一门综合科学,它与生物学、物理学、数学、计算机科学和电子工程等都有关系。根据《经济学人》杂志的报道,Karlheinz Meier是德国海德堡大学的一名物理学教授,类脑计算的领军人物之一。他认为类脑计算的终极目标是开发一台具备部分、甚至全部人脑拥有而普通电脑没有的特征的新型计算机。

  类脑计算的三大特征:

  1)低能耗(人类大脑的耗能量远远低于一台超级计算机的耗能量,一只老鼠的大脑能够以比一个模仿它大脑的计算机模拟系统快9000倍的速度处理信息,而且消耗更低的能量。)

  2)容错性(如果一个微处理器失去了一根晶体管,它就不能用了。然而在人脑中,神经细胞的死亡是持续不断的,但这并不会给人脑带来灾难性的损害。)

  3)不需要编程(人脑通过和外界的交互,就能够随时学习并且更新升级,不需要依照某个固定好的模版线性发展。)

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