类脑计算_黄铁军

类脑神经形态计算定义⼀、引⾔随着科技的⻜速发展，⼈⼯智能（AI）已经成为当今世界的重要议题。

在AI的研究中，模拟⼈脑的神经⽹络⼀直是研究的重要⽅向之⼀。

这种模拟⼈脑神经⽹络的计算⽅式，被称为类脑神经形态计算。

它以⼈类⼤脑的结构和功能为基础，尝试模仿⼤脑的神经元连接和信息处理⽅式，从⽽实现更加⾼效、节能的信息处理。

⼆、类脑神经形态计算的定义类脑神经形态计算，⼜称神经形态计算，是⼀种模拟⽣物神经⽹络的计算⽅式。

它通过模仿⼤脑中神经元的连接和信息处理⽅式，构建出⼀种新型的计算模型。

这种计算模型不仅具有⾼效的信息处理能⼒，⽽且功耗低，可以⼴泛应⽤于物联⽹、智能制造、智能家居等领域。

三、类脑神经形态计算的原理类脑神经形态计算的原理主要基于⼤脑的神经元结构和信息处理机制。

⾸先，⼤脑中的神经元通过复杂的连接⽹络相互传递信息。

这些连接不仅数量庞⼤，⽽且具有⾼度的可塑性，使得⼤脑能够进⾏复杂的信息处理和记忆存储。

其次，神经元之间的信息传递并⾮传统的⼆进制⽅式，⽽是通过脉冲信号传递，这种⽅式更加接近⾃然界的信号传递⽅式，能够实现更加⾼效的信息处理。

四、类脑神经形态计算的应⽤由于类脑神经形态计算具有⾼效、节能的优点，它已经在许多领域得到了应⽤。

⾸先，在物联⽹领域，由于物联⽹设备通常具有功耗限制，因此需要低功耗的计算⽅式。

类脑神经形态计算由于其低功耗的特性，已经被⼴泛应⽤于物联⽹设备的智能化控制。

其次，在智能制造领域，类脑神经形态计算也被应⽤于机器⼈的控制和⾃动化设备的监控。

此外，在智能家居领域，类脑神经形态计算也被⽤于智能⾳箱、智能照明等设备的控制和优化。

五、未来展望尽管类脑神经形态计算已经取得了⼀定的成果，但要实现真正的⼈⼯智能，还需要在多个⽅⾯进⾏深⼊研究。

⾸先，我们需要进⼀步研究⼤脑的神经元结构和信息处理机制，以实现更加接近⼈脑的信息处理⽅式。

其次，我们需要开发更加⾼效、稳定的硬件设备，以实现类脑神经形态计算的⼴泛应⽤。

超越人脑的“超级大脑”黄铁军《中华读书报》（ 2015年01月07日 05 版）据说天才的达·芬奇生平总共解剖了30多具人类尸体，除了用以观察人体结构和了解人体功能外，他还试图从中找到人类的“灵魂”。

后世的科学家们没有停止努力，从阿兰·图灵到弗朗西斯·克里克，到冯·诺依曼，到蔡少棠，到亨利·马克拉姆……他们不停地尝试采用自然科学方法解决意识问题，制造出逼近乃至超越人脑的“超级大脑”。

人类能够制造出具有自主意识的“超级大脑”吗？这方面的哲学论辩已经持续上百年，再喋喋不休已经意义不大。

行胜于言，对这个问题最好的回答是制造出“超级大脑”。

六十多年来，计算机性能按照摩尔定律持续提升，新型微纳电子器件快速进步，越来越多的技术征象表明，仿照人类大脑结构和机理，制造出逼近乃至超越人脑的“超级大脑”，不仅在技术上是可能的，而且它的性能会远超人脑，还很有可能会涌现出自主意识。

认识“意识”意识问题是人类最根本的问题之一，自古以来众说纷纭，构成人类思想史上最亮丽的一道风景线。

翻开百年来诺贝尔生理学或医学奖成果，有关脑及神经功能的研究十分丰硕，但总体而言，我们对大脑的认识还处在“盲人摸象”阶段，对多数感知认知功能还是“只见树木，不见森林”、“知其然而不知所以然”，对“灵感”、“脑风暴”和“禅定”等系统性功能的认识还几乎是空白。

在采用自然科学方法解决意识问题的科学家中，弗朗西斯·克里克是最知名的一位，1953年他与詹姆斯·沃森共同发现了DNA双螺旋结构，1962获得诺贝尔奖，1976年开始研究意识问题，2003年在《自然·神经科学》发文提出意识不是先天就有，而是由大脑中“扣带前回”的一小组神经元产生和控制的，其中一个征象是这些神经元以伽马振荡（40赫兹左右）的形式同步发放。

然而，问题不仅仅是“意识是大脑的哪一部分产生的”，也不仅仅是“意识是神经系统以什么样的方式产生的”，而是“意识是如何产生的”？意识产生机理难以突破的根本原因在于大脑是一个从神经元到网络系统都高度非线性的复杂动力系统。

湖南省2024年高考语文模拟试卷及答案35分）现代文阅读Ⅰ；阅读下面的文字，完成小题。

材料一：人工智能（AI）是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。

人工智能分为强人工智能和弱人工智能。

强人工智能，也称通用人工智能，是指达到或超越人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能。

弱人工智能，也称狭义人工智能，是指人工系统实现专用或特定技能的智能，如人脸识别、机器翻译等。

迄今为止大家熟悉的各种人工智能系统，都只实现了特定或专用的人类智能，属于弱人工智能系统。

弱人工智能可以在单项上挑战人类，比如下围棋，人类已经不是人工智能的对手了。

中国是世界上人工智能研发和产业规模最大的国家之一。

虽然我们在人工智能基础理论与算法、核心芯片与元器件、机器学习算法开源框架等方面起步较晚，但在国家人工智能优先发展策略、大数据规模、人工智能应用场景与产业规模、青年人才数量等方面具有优势。

中国的人工智能发展，挑战与机遇同在，机遇大于挑战。

尽管是后来者，但我们市场规模大，青年人多，奋斗精神强，长期来看更有优势。

我们可以预见，本世纪中叶前后人工智能可能会带来下一次工业革命，影响百年。

当然，现在人工智能技术的储备还远没有达到开启智能时代的量级，还需要持续积累和创新。

现在的计算机体系结构，还无法满足实现强人工智能的需求。

未来可能的突破方向包括人工智能基础理论与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等。

人工智能把我们从简单重复的劳动中解放出来，更有利于人类充分挖掘自己的智能潜力。

面对即将到来的智能社会，我们应该以积极态度拥抱变化。

与其担忧工作被抢走，不如与机器“共勉”，机器尚在持续学习，我们人类难道不应该更加努力学习、终身学习吗？（摘编自高文、黄铁军《人工智能带领人类——从信息社会迈向智能社会》）材料二：近段时间，人工智能“续写”文学名著的现象受到舆论的广泛关注。

在人工智能的“作品”中，“林黛玉大战孙悟空”之类“脑洞大开”的情节纷纷亮相，大大超出了一般人的预料。

类脑智能计算模型及其应用研究第一章智能计算模型的发展历史人工智能有着悠久的历史，但在计算模型方面的探索较晚。

传统的计算模型，如冯·诺依曼结构计算机、图灵机、神经网络等，虽然在多领域发展中发挥了重要作用，但对于复杂、不确定性和非线性的问题，这些传统模型的计算能力却有限。

因此，以脑为模型的类脑智能计算模型应运而生，这种模型借鉴了宏大、互联、分布、并行、异步的脑特点，能够为智能决策提供更高效的计算途径。

第二章类脑计算模型的核心内容类脑计算模型的核心在于神经元和突触联结的计算结构。

类脑计算模型通过仿照人脑神经元和突触的运作方式，采用分布式存储和计算、自适应学习和优化、神经元激活和突触权值等方式，实现了高度并行、高容错、高灵活、高自适应的计算架构。

类脑计算模型在智能决策、模式识别、数据挖掘、信号处理等领域有着不可替代的优势。

第三章类脑智能计算模型的应用研究进展1.类脑智能计算在智能化制造上的应用类脑智能计算在智能化制造方面的应用是该领域的重要研究点之一。

传统制造业中存在着人工控制难度大、生产效率低下、产品质量难以保证等问题，而类脑智能计算模型可以通过分布式数据存储、云计算、深度学习、适应性优化等技术手段，实现智能化生产、精准质量控制、高效仓储管理等多元化生产环节的智能化。

2.类脑计算在医学影像分析上的应用医学影像分析方面的深度学习算法应用广泛，而类脑智能计算模型则可以对医学影像的自动分析以及影像辅助诊断方面做出更为精准的高效解决方案。

这种模型可以在影像医生对数据进行训练后，通过传递认知信息，引入批后诊断来实现在分割、病灶检测和医学图像分类方面等的精准诊断。

3.类脑计算在智能客服上的应用智能客服是当前最受欢迎的应用场景之一。

我们可以使用类脑智能计算模型为客户提供全面、个性化、全天候服务，并通过自适应机器学习、对话管理、语音识别和语音合成等技术手段，提高客户满意度和服务质量。

第四章类脑智能计算模型的未来发展和挑战类脑智能计算模型在智能化制造、医疗影像、智能客服等方面的应用中发挥了巨大的作用，但这种模型的发展还面临许多挑战。

类脑计算的特征
类脑计算是一种模仿人脑结构和功能的计算模式，其特征主要包括：
1. 具备稀疏性：类脑计算在处理神经网络时，神经元与神经元之间的连接是稀疏的，即神经元的连接并非全连接，只有部分神经元之间存在连接。

这种稀疏性在类脑计算中可以有效地减少计算复杂度和能耗。

2. 具备时空相关性：类脑计算在处理信息时，会考虑信息的时间和空间相关性。

即类脑计算在处理当前的信息时会参考之前的信息，并利用这种时空相关性进行学习和决策。

3. 具备抗噪音能力：类脑计算在处理信息时，能够有效地抵抗外部噪音的干扰，保证信息的准确性和可靠性。

4. 具备近似计算能力：类脑计算在处理信息时，能够利用神经元之间的连接和权重进行近似计算，实现对复杂问题的低功耗、高效率的求解。

5. 具备学习能力：类脑计算能够根据环境的变化和学习经验，自适应地调整神经元之间的连接和权重，实现知识的自我更新和优化。

这种学习能力使得类脑计算在处理复杂问题和任务时具有更高的灵活性和适应性。

6. 具备并行计算能力：类脑计算可以利用神经元之间的并行连接和分布式处理方式，实现大规模并行计算和高效率的信息处理。

这种并行计算能力使得类脑计算在处理大规模数据和复杂任务时具有更高的计算效率和性能。

这些特征使得类脑计算在人工智能、模式识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。

类脑机：像人脑那样工作思考作者：科日来源：《科学大众（中学）》2020年第04期让机器像人脑一样工作——这不是幻想，已经有科学家走在实现它的路上。

2019年，英国曼彻斯特大学计算机科学学院“激活”了世界上最大的“大脑”——一台类脑超级计算机spiNNaker。

据曼彻斯特大学官网介绍，这台计算机拥有100万个处理器内核，每秒可进行200万亿次运算，处理信息的方式与人脑类似。

SpinNaker设计师、计算机工程教授史蒂夫·弗伯表示，该类脑超算“重构了传统计算机的工作方式”。

模拟生物大脑的信息处理方式“SpiNNaker之所以被称为类脑超级计算机，是因为它在模仿生物大脑处理信息的方式，而且处理速度和规模远超同类机型，但在体系结构上与传统意义的超级计算机有明显不同。

我更倾向于把这类模仿生物大腦的机器统称为‘类脑机’。

”北京大学计算机科学技术系主任黄铁军表示，超级计算机往往是指性能更高、规模更大的传统计算机，而类脑机则是指借鉴、模拟生物大脑神经系统结构和信息处理过程的智能机器，而非单纯进行计算任务的传统计算机。

美国加州科技大学校长秦志刚也持有相同观点。

“类脑机与传统计算机的工作方式不同。

”他表示，个人计算机往往只有1个中央处理器（CPU），该CPU功能强大，可处理多种任务，但在这种模式下，任务只能被接续处理，即处理完一个，才能处理下一个。

但类脑机的原型——生物大脑的工作方式并非如此。

据统计，人的大脑中约有1000亿个神经元，这些神经元是人脑神经系统最基本的结构和功能单位。

每个神经元均可被看成是一个简化版CPU，其计算功能虽比不上计算机的CPU，但胜在数量多，且每个神经元均可独立完成任务。

简而言之，可以把大脑看成是由多个同时运转的CPU组成的机器，其具有高效的多任务信息处理能力。

常规超级计算机虽也有大量CPU，但是这些CPU只能进行简单并行工作。

相比之下，生物神经元相互连接形成的网络结构要复杂得多。

类脑计算与人工智能研究一、引言随着计算机技术的发展，人工智能正逐渐走进我们的生活，并且在各种领域内发挥着越来越大的作用。

而在人工智能技术中，类脑计算技术是目前较为热门的一种技术。

那么，什么是类脑计算技术？它与人工智能研究有何关系呢？本文将围绕这个话题来进行探讨。

二、类脑计算技术的概念及特点类脑计算技术是一种仿生学技术，它模拟了人类大脑的结构和功能，解决了人工智能在处理复杂问题和学习方面遇到的难题。

类脑计算的核心理念是“大规模平行处理”，它通过构建类脑计算系统，将计算机模拟神经网络的结构和功能，从而实现数据的快速处理和模式的自动识别。

类脑计算技术的主要特点有以下几个方面：1. 大规模平行处理能力强类脑计算技术是一种优秀的平行计算技术，它可以针对不同的应用场景进行相应的优化设计，以实现高效的并行处理，从而实现大规模的数据处理。

2. 自主学习和适应能力强类脑计算技术可以通过多方面的数据输入和输出逐步学习和模仿人类的大脑神经网络，从而逐渐适应人工智能的环境和任务需求。

3. 识别精度高类脑计算技术在模拟人类大脑的同时，独特的模式映射和判断机制，使得它具有较高的识别精度。

三、类脑计算技术在人工智能研究中的应用类脑计算技术在人工智能研究中的应用主要体现在以下几个方面：1. 自然语言处理自然语言处理领域是人工智能研究中的一个重要分支，而类脑计算技术在自然语言处理方面的应用日益广泛。

例如，在语音识别方面，类脑计算技术可以通过神经网络和深度学习等方法，从声音信号中抽取有效的语音信息。

2. 图像处理类脑计算技术在图像处理方面也有很好的应用。

例如，在图像识别方面，类脑计算技术可以通过多层神经网络，从抽象的视觉特征到具体的物体进行分类识别。

3. 机器人智能控制类脑计算技术还在机器人智能控制方面实现了良好的应用。

例如，类脑计算技术可以通过各种传感器感知环境，以及数据处理和决策能力，使机器人实现自主移动、任务完成等功能。

四、类脑计算技术存在的问题尽管类脑计算技术在人工智能研究中具有广泛的应用和良好的发展前景，但是也存在着一些问题。