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腦科學對類腦人工網絡有什么啟?與現有人工智能技術相比，類腦智能將有哪些特別的進步呢?

“從宏觀看，大腦不同區域主管不同功能。從微觀看，大腦有非常復雜的突觸結構。越復雜越可調控，復雜帶來可塑性，也就是大腦的結構與功能可依據用的歷史而改變。”中科院外籍院士、中科院上海神經科學研究所所長蒲慕明認為，神經系統與其他物系統zui大的差別在于其可塑性，“可塑性是大腦認知功能的基礎，也是類腦智能系統zui可借鑒的特性。”

“目前我們用的人工智能網絡的結構還是太簡單，缺乏人類大腦那樣的反饋機制和長遠反向連接等功能。”蒲慕明表示，作為一名腦科學研究專家，他很期待未來腦科學研究可以和智能化網絡研究互相促進、同步展。

類腦研究能否走上“高速路”

近年來，腦科學與類腦智能已經成為世界各國研究和角逐的熱點，美國、歐盟都相繼啟動相關研究計劃，我國政府也高度重視腦科學的研究，正在證并啟動“中國腦計劃”。

這一方面反映出大家對類腦智能的高度期待，另一方面也引了一些科學家的擔憂。因為數十年前，人類曾經有過一次類似的人工智能研究熱潮，只是zui后以失敗告終。

*院士鄭南寧就經歷過那一波熱潮。上世紀80年代，鄭南寧曾赴日本留學，當時日本提出了為期10年的“第五代計算機”計劃，試圖突破電腦的馮諾依曼瓶頸，也就是現有經典計算機體系的速度和性能極限，以實現人工智能。知識工程奠基人費根鮑姆曾認為，這個驚人的開計劃，將引起第二次計算機革命。

然而，第五代計算機運氣不佳，雖然在技術上取得了部分突破，但并未實現自然語言人機對話、程序自動成等關鍵目標，zui終導致該計劃。

現在，我們重提類腦計算，與30年前比，有什么不一樣的背景呢?

“神經科學、計算機科學、神經網絡近20年來的長足進步，以及大數據時代對智能計算的需求，我們今天再次聚焦類腦計算。”鄭南寧分析說，隨著腦與認知科學的研究展和觀測大腦微觀結構技術手段日益豐富，人們已經可以在微觀水平觀測到神經元的結構、不同腦區的形態，以及神經元放電、不同神經元如何構成神經網絡等信息處過程。結合這些實驗觀察，智能科學及計算模擬已可以在計算機上部分模擬腦信息處過程。

譚鐵牛也認為，對人腦層次化信息處機制的初步借鑒、基于大樣本數據的訓練、實現端對端的映射深度學習算，這些進步促進了人工神經網絡的復蘇，并已在語音識別、大規模圖像分類、人臉識別中大幅提高了現有的人工智能識別精度。

但這些進步只是提供了突破的可能，我們現有的技術基礎距類腦智能的實現還有很長距離。

我們尚未搞清楚大腦的工作機：睡眠狀態下，大腦記憶得到了強化，它的內在機是什么?大腦用來處外界激勵的能量消耗只占很小比例，那些與刺激無關的能量消耗到底做了什么?

我們也很難用現有的馮諾依曼結構電腦來構建大尺度的神經形態計算系統。類腦計算本身需要打破馮諾依曼結構、把類似大腦的突觸做到芯片上，但目前的神經突觸芯片還在實驗室階段，不能走向實用。而如果用超級計算機平臺來模擬整個大腦的計算能力，需要10的18次方浮點運算能力，這樣的超級計算機，預計到2019年至2023年才能出現。

“類腦計算是一場令人興奮又望而畏的艱難挑戰，需要組織多學科交叉的大團隊研究。”鄭南寧建議大家保持冷靜思考，避免期望值過高帶來的失望。“期望值過高，又沒有達到預期，隨之帶來的可能是學科展的低落甚至災難，zui初的目標成為皇帝的新衣。”

模擬神秘大腦從哪里“入手”

那么，要完成當前類腦智能的艱難挑戰，我們需要沖破哪些關口呢?

鄭南寧認為，與現有的馮諾依曼結構計算機相比，類腦計算的技術路線，需要從組件到系統的網絡規模、計算能力上漸次逼近大腦。馮諾依曼結構采用系統同步時鐘，類腦計算需要采用事件驅動模式;馮諾依曼結構運算和存儲分離，類腦計算運算和存儲要達到深度耦合;馮諾依曼結構可以高效執行預定的精確數值運算，類腦計算要具備學習能力、擅長現復雜數據中的規律和模式;馮諾依曼結構只有有限的容錯性能，類腦計算需要低能耗高容錯……

當前，IBM等利用超級計算機模擬與人腦相似的大規模神經網絡，但結果并不想。鄭南寧認為其原因在于：“人腦不同腦區具有不同結構和功能，用相同結構的大規模神經網絡模擬整個人腦并不合。我們應該針對不同腦區的不同功能，設計不同結構的神經網絡，模擬其學習與認知功能。”

此外，神經學的大量實驗告訴我們，人類大腦皮層各功能區域之間的關系極為復雜。因此，在實現類腦計算機的體系結構時，解決各層次和各處模塊之間的關聯，也是一個巨大的挑戰。

類腦智能需要模擬神秘的大腦，但又不能只模擬神秘的大腦。

“從計算科學和工程學觀點看，類腦計算是一門以仿學為基礎的，但又超越仿學的工程研究。研究類腦智能計算并非復制人的大腦，而是模擬人類大腦的功能。”鄭南寧表示，僅研究人的思維活動或記錄腦中所有神經元不可能研制出真正的智能機器。“對鳥的詳細研究不可能對如何制造飛機提供更多啟示，對飛機的真正解是來自飛行的研究。”

當前，世界各國在類腦智能方向的研究都剛剛啟動，我國在這方面的研究也蓄勢待，這也許將成為我國人工智能展的一個重要機會。

據悉，作為本次壇主要承辦單位的中科院自動化所就已*啟動了類腦智能研究，成立了類腦智能研究中心，并已取得部分階段性成果，比如研究并初步實現了具有自主學習能力的類腦計算系統，并圍繞環境感知與交互、類腦自動推、類人機器人等開展了應用驗證。XSAV11373

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譚鐵牛說，我國人工智能整體展水平與達國家相比仍然存在較大差距，在基礎和整體應用水平等方面與達國家相比差距較大。“人工智能經過近60年的展開始進入爆增*，類腦智能將成為弱人工智能通往強人工智能的途徑。目前類腦智能取得的進展只是對腦工作原初步的借鑒，未來的機器智能研究需要與腦神經科學、認知科學、心學深度交叉融合，這是我們的機會。”

{中國工業機器人如何實現本體價值}

工業機器人本體的價值將體現在實施工業4.0的入口價值。投資安裝工業機器人等自動化設備是實施工業4.0的*步，通過鋪設本體占據客戶資源，將利于其他設備和服務的銷售。

一、源自美國，繁榮于日本，中國接棒

1、工業機器人類型劃分

根據ISO8373定義，工業機器人是指在工業自動化中用的，固定式或移動式，具有三軸及以上可重復編程、多用途的自動控制操作機。按照坐標形式，工業機器人可分為直角坐標型、圓柱坐標型、球面坐標型、關節坐標型和SCARA型。

2、美國：重研究，輕應用開

60年代到70年代，美國工業機器人主要立足于基礎研究。美國早在1962年就研制出世界上*臺工業機器人，但當時失業率高達6.65%，政府擔心機器人會搶去更多人的工作，因此未出臺財政支持政策，也未從政府層面組織機器人研。

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