類腦演算法研究

『壹』 清華大學開發出的異構融合類腦計算晶元登上《自然》雜志的封面，這個晶元為什麼那麼厲害

近日，清華大學類腦計算研究中心施路平教授團隊展示了一輛自動駕駛自行車。這不是全球第一輛自動駕駛自行車。但它配備了一種人工智慧晶元——神經形態計算機晶元——它可能是最接近於獨立思考的機器。

其實早在2015年，清華團隊就完成了第一代"天機"晶元，2017年進化為第二代，速度更快，性能更高，功耗更低，相比於當前世界先進的IBM TrueNorth，也具備功能更全、靈活性、擴展更好的優點，密度高出20%，速度高出至少10倍，帶寬高出至少100倍。

『貳』 大家都知道，腦子這個好東西，那現如今我們模仿得怎麼樣了

大家都知道，腦子這個好東西，那現如今我們模仿得怎麼樣了？

據統計，現階段全球已經有20家上下有關創企，盡管融資輪次多集中在A輪，但每家企業拿到手的融資額短則一定更多就是過億。

其中還有一家公司完成了發售，也有3家上下完成了自己家新產品的批量生產。盡管面對眾多難解難題，類腦計算，早已從試驗室走向商業化的探索。據政府部門預測分析，2035年類腦計算的市場份額約200億美金。

就在這個月，美國還公布資金投入5億人民幣打開腦計劃2.0，提前准備製作史上最牛人類人的大腦細胞圖譜。這一媲美曾經的基因組方案，將很好地幫我們解除時下類腦計算科學研究中出現的謎團。

那樣，頭腦這東西，究竟模仿的怎樣了？

『叄』 什麼是規范類腦計算演算法基本模型性能和應用

類腦智能計算哪世並標准。類腦智能計算標準是規范類腦計算演算法基本模返悉型、性能和應用，為人工智慧系統提供新的計算架構，提高人李跡工智能處理復雜問題的能力。

『肆』 類腦和卷積神經網路什麼關系

一、「類腦」概念

1. 在早期，類腦一般是指從軟硬體上模擬生物神經系統的結構與信息加工方式。

隨著軟硬體技術的進步，以及神經科學與各種工程技術的多方面融合發展，腦與機的界限被逐步打破。尤其是腦機介面，在計算機與生物腦之間建立了一條直接交流的信息通道，這為實現腦與機的雙向交互、協同工作及一體化奠定了基礎。

隨之，「類腦」的概念逐步從信息域自然地延伸到生命域。因此，以腦機互聯這一獨特方式實現計算或智能，也被歸入「類腦研究」范疇。

2. 類腦研究是以「人造超級大腦」為目標，借鑒人腦的信息處理方式，模擬大腦神經系統，構建以數值計算為基礎的虛擬超級腦；或通過腦機交互，將計算與生命體融合，構建以虛擬腦與生物腦為物質基礎的腦機一體化的超級大腦，最終建立新型的計算結構與智能形態。我們不妨將類腦的英文稱為Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿腦及融腦之意。其主要特徵包括：

A.以信息為主要手段：用信息手段認識腦、模擬腦乃至融合腦；

B.以人造超級大腦為核心目標：包括以計算仿腦為主的虛擬超級腦，以及虛擬腦與生物腦一體化的超級大腦這兩種形態；

C.以學科交叉會聚為突破方式：不單是計算機與神經科學交叉，還需要與微電子、材料、心理、物理、數學等大學科密切交叉會聚，才有更大機會取得突破。

3. 類腦研究的主要內容：

類腦研究要全面實現「懂腦、仿腦、連腦」，腦認知基礎、類腦模擬、腦機互聯三個方面缺一不可。因此，我們將類腦研究主要內容歸納為三個方面：信息手段認識腦、計算方式模擬腦、腦機融合增強腦（見圖1）。其中，信息技術貫穿始終。

二、卷積神經網路

1. 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一 。

2. 卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」 。

3. 對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和LeNet-5是最早出現的卷積神經網路 。

在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被應用於計算機視覺、自然語言處理等領域 。

4. 卷積神經網路仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網路能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特徵，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特徵工程（feature engineering）要求 。

三 、二者關系

人工智慧時代的到來，大數據可以提供給計算機對人腦的模擬訓練，強大的算力可以支撐計算機能夠充分利用大數據獲得更多規律，進行知識的學習。

類腦智能做的面比較廣，出發點是開發一個與人腦具有類似功能的模擬大腦出來，達到人類的智慧，深度學習只是其中的一個小小的分支，是對人腦研究的一個小成果，而類腦智能相對研究的比較寬泛和深入。

而卷積神經網路只是深度學習的代表演算法之一。

『伍』 與智能有關的腦機制都有哪些

與智能有關的腦機制有類腦智能。

類腦智能又稱為類腦計算，上世紀80年代末，美國科學家Carver Mead首次提出類腦計算的概念。類腦計算這一想法擺脫了傳統的計算模式，模仿人類神經系統的工作原理，渴求開發出快速、可靠、低耗的運算技術。

類腦智能是人工智慧的終極目標，但研究類腦智能不可能復制人的大腦。類腦智能希望通過研究人類大腦的工作機理並模擬出一個和人類一樣具有思考、學習能力的機器人。

應用領域

1、工業領域：工業領域主要產品包括在鍛造鑄造、輪胎、倉儲配送等自動化流水線上的作業機器人。

2、軍工/公共安全：軍工/公共安全褲培特種作業機器人產品胡搜唯主要有：恐防暴機器人、應急救援機器人、偵察機器人、作戰機器人以及戰場運輸機器人等；亞威股份。

3、醫療領域：康復機器人的熱門產品主要有：微創外科手術機器人、肢體康復機器人、人工耳蝸、智能假肢等。

4、家用輔助領域：家用服漏則務與教育娛樂機器人的熱門產品主要有：清潔機器人、教育娛樂機器人、信息服務機器人等。

以上內容參考：網路-類腦智能、網路-類腦機器人

『陸』 從小學習編程能進入清華大學內腦計算中心天機團隊么

不能。洞升兆進入清華大學的天機團隊的條件是：
1、個人是清華大學的學生。
2、就是必須是計算機方面的人才，才有可能被選進天機團隊，清華天機團隊，由精密儀納租器教授施路平，帶頭組織笑鍵的研究團隊，清華大學的類腦計算研究中心，是借鑒腦科學基礎，建立全新的計算機系統。

『柒』 如何做演算法研究

一、DSP與TI

為什麼提到電機控制很多人首先會聯想到DSP？而談到DSP控制總繞不過TI，首先DSP晶元是一種具有特殊結構的微處理器。該晶元的內部採用程序和數據分開的哈佛結構，具有專門的硬體乘法器，提供特殊的指令，可以用來快速地實現各種數字信號處理演算法。基於DSP晶元構成的控制系統事實上是一個單片系統，因此整個控制所需的各種功能都可由DSP晶元來實現。因此，可以減小目標系統的體積，減少外部元件的個數，增加系統的可靠性。優點是穩定性好、精度高、處理速度快，目前在變頻器、伺服行業有大量使用。主流的DSP廠家有美國德州儀器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、傑爾等其他廠商，其中TI的TMS320系列以數字控制和運動控制為主，以價格低廉、簡單易用、功能強大很是受歡迎。

二、常見的電機控制演算法及研究方法

1、電機控制按工作電源種類劃分：可分為直流電機和交流電機。按結構和工作原理可劃分：可分為直流電動機、非同步電動機、同步電動機。不同的電機所採用的驅動方式也是不相同的，這次主要介紹伺服電機，伺服主要靠脈沖來定位，伺服電機接收到1個脈沖，就會旋轉1個脈沖對應的角度，從而實現位移，因此，伺服電機本身具備發出脈沖的功能，所以伺服電機每旋轉一個角度，都會發出對應數量的脈沖，同時又與伺服電機接受的脈沖形成了呼應，或者叫閉環，進而很精確的控制電機的轉動，從而實現精確的定位，可以達到0.001mm。伺服電機相比較普通電機優勢在於控制精度、低頻扭矩，過載能力，響應速度等方面，所以被廣泛使用於機器人，數控機床，注塑，紡織等行業
三、PWM控制及測試結果

脈沖寬度調制是利用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的一種非常有效的技術，廣泛應用在從測量、通信到功率控制與變換的許多領域中，脈沖寬度調制是一種模擬控制方式，其根據相應載荷的變化來調制晶體管基極或MOS管柵極的偏置，來實現晶體管或MOS管導通時間的改變，從而實現開關穩壓電源輸出的改變

『捌』 什麼是類腦

什麼是「類腦智能」？
人類之所以是地球上最智慧的生物戚液，是因為大腦足夠發達而復雜。人類的大腦是由數高顫物百種不同類型的上千億個神經細胞所構成的極為復雜的生物組織。而類腦智能研究，就是通過借鑒腦神經結構及信息處理機制，研發機制類腦、行為類人的下一代人工智慧系統。通俗來說，就是通過研究人腦，製造出「模擬人腦思維」的人工智慧系統，洞唯打造人工智慧的「升級版」。

『玖』 人工神經網路從哪兩個方面模擬大腦

人工神經網路從哪兩個方面模擬大腦如下：

類腦智能又稱為類腦計算，上世紀80年代末，美國科學家Carver Mead首次提出類腦計算的概念。類腦智能這一想法擺脫了傳統的計算模式，模仿人類神經系統的工作原理，渴求開發出快速、可靠、低耗的運算技術。類腦智能是人工智慧的終極目標，但研究類腦智能不可能復制人的大腦。

2、突觸模型：類腦人工智慧中的突觸模型可以模擬突觸的傳遞過程，產生類似於突觸前後神經元之間的信息交流。

3、神經網路：類腦人工智慧中的神經網路由大量的神經元和突觸相互連接而成，通過模擬神經網路飢腔的學習和記憶能力，實現對人工智慧的模擬和模擬。

4、計算模型：類腦人工智慧中的計算模型具有爛侍衫高度的並行性和自適應性，可以處理大規模的數據和任務。

總之，類腦人工智慧是一種模擬人腦的信息處理方式談仿的人工智慧技術，具有廣泛的應用前景，如智能控制、圖像識別、自然語言處理等領域。

『拾』 全球第一個電子人誕生，類腦智能究竟有多強大

如果一個人身患絕症，

他是否該向命運低頭？

還是用 科技 來改變命運？

如今，

類腦人工智慧等前沿 科技 ，

正在幫人類接近他們想要的答案。

兩年前，

英國一位六旬科學家Peter Scott Morgan

正式向命運宣戰。

期間，他接受了一系列手術，

成為全球第一個電子人，

並於幾天前成功出院。

Peter不僅重煥新生，

還有望延長幾十年壽命，

那麼，

這一切是如何做到的？

逼真的頭部替身，眼動追蹤技術，

喉切除術，移動的輪椅，

聽起來有些玄妙，甚至不可思議，

但這一切

都是科學家和醫生們

為了治療Peter的運動神經元疾病，

使用的 科技 和醫學手段。

運動神經元疾病是什麼？

很多人或許感到陌生。

「漸凍症」就是典型的這一病症。

它將影響患者的運動功能，

導致肌無力或肌萎縮，

最終死於吞咽困難和呼吸衰竭。

結局註定是悲慘的，

不過，很多有志於此的科學家，

正在用類腦智能等前沿 科技塌中 ，

試圖改善這一結局。

在Peter復雜的手術中，

一個逼真的頭部替身，

使用了類腦智能技術，

將他的身體動作轉化為語言，

幫他發出各種指令。

眼動追蹤技術，

幫助他用眼睛控制多台電腦。

喉切除術，

可以避免唾液進入肺部，

他失去了聲音，但保住了生命。

Peter笑稱，自己已從

「Peter1.0」成功升級為「Peter2.0」。

升級逗含，

是人類進入AI 社會 的嚴肅命題，

把人腦接上電腦，

讓人類鏈接人工智慧，

變成人為控制有機體，

就像Peter，

他沒有死，但正在變形。

這是類腦智能所做的貢獻。

作為人工智慧的另一條發展路徑，

類腦智能

也是實現通用人工智慧的最可能路徑，

類腦智能

是受大腦神經運行機制

和認知行為機制啟發，

以計算建模為手段，

通過軟硬體協同實現的機器智能。

具備信息處理機制上類腦、

認知行為表現上類人、

智能水平上達到或超越人的特點。

類腦智能發展有三個層面的目標，

分別是結構層次模仿腦、

器件層次逼近腦團指山、

功能層次超越腦。

基於其重要性，各國都在積極布局

搶占 科技 制高點。

例如美國「BRAIN計劃」，

歐盟「人腦計劃」，

日本「腦科學戰略研究項目」，

韓國「腦科學研究戰略」

……

各國都在腦神經信息學、腦工程學、

人工神經網路、大腦模擬計算機等領域

開展創新研發。

相信，在不久的將來，

越來越多的

「受年齡、 健康 問題、殘疾

或其他身體或精神缺陷限制」

的人士

將享受到類腦智能

為人類 健康 帶來的創新性改善。

正如Peter所說，

「患病沒有讓我屈服，

感謝 科技 ，

我將能一如既往地傳達

自身的 情感 、表達個性。

我不會是唯一一個『合成人』。

隨著時間的推移，

和我一樣的人會越來越多。」

文/ 明星