类脑算法研究

‘壹’ 清华大学开发出的异构融合类脑计算芯片登上《自然》杂志的封面，这个芯片为什么那么厉害

近日，清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队展示了一辆自动驾驶自行车。这不是全球第一辆自动驾驶自行车。但它配备了一种人工智能芯片——神经形态计算机芯片——它可能是最接近于独立思考的机器。

其实早在2015年，清华团队就完成了第一代"天机"芯片，2017年进化为第二代，速度更快，性能更高，功耗更低，相比于当前世界先进的IBM TrueNorth，也具备功能更全、灵活性、扩展更好的优点，密度高出20%，速度高出至少10倍，带宽高出至少100倍。

‘贰’ 大家都知道，脑子这个好东西，那现如今我们模仿得怎么样了

大家都知道，脑子这个好东西，那现如今我们模仿得怎么样了？

据统计，现阶段全球已经有20家上下有关创企，尽管融资轮次多集中在A轮，但每家企业拿到手的融资额短则一定更多就是过亿。

其中还有一家公司完成了发售，也有3家上下完成了自己家新产品的批量生产。尽管面对众多难解难题，类脑计算，早已从试验室走向商业化的探索。据政府部门预测分析，2035年类脑计算的市场份额约200亿美金。

就在这个月，美国还公布资金投入5亿人民币打开脑计划2.0，提前准备制作史上最牛人类人的大脑细胞图谱。这一媲美曾经的基因组方案，将很好地帮我们解除时下类脑计算科学研究中出现的谜团。

那样，头脑这东西，究竟模仿的怎样了？

‘叁’ 什么是规范类脑计算算法基本模型性能和应用

类脑智能计算哪世并标准。类脑智能计算标准是规范类脑计算算法基本模返悉型、性能和应用，为人工智能系统提供新的计算架构，提高人李迹工智能处理复杂问题的能力。

‘肆’ 类脑和卷积神经网络什么关系

一、“类脑”概念

1. 在早期，类脑一般是指从软硬件上模拟生物神经系统的结构与信息加工方式。

随着软硬件技术的进步，以及神经科学与各种工程技术的多方面融合发展，脑与机的界限被逐步打破。尤其是脑机接口，在计算机与生物脑之间建立了一条直接交流的信息通道，这为实现脑与机的双向交互、协同工作及一体化奠定了基础。

随之，“类脑”的概念逐步从信息域自然地延伸到生命域。因此，以脑机互联这一独特方式实现计算或智能，也被归入“类脑研究”范畴。

2. 类脑研究是以“人造超级大脑”为目标，借鉴人脑的信息处理方式，模拟大脑神经系统，构建以数值计算为基础的虚拟超级脑；或通过脑机交互，将计算与生命体融合，构建以虚拟脑与生物脑为物质基础的脑机一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构与智能形态。我们不妨将类脑的英文称为Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿脑及融脑之意。其主要特征包括：

A.以信息为主要手段：用信息手段认识脑、模拟脑乃至融合脑；

B.以人造超级大脑为核心目标：包括以计算仿脑为主的虚拟超级脑，以及虚拟脑与生物脑一体化的超级大脑这两种形态；

C.以学科交叉会聚为突破方式：不单是计算机与神经科学交叉，还需要与微电子、材料、心理、物理、数学等大学科密切交叉会聚，才有更大机会取得突破。

3. 类脑研究的主要内容：

类脑研究要全面实现“懂脑、仿脑、连脑”，脑认知基础、类脑模拟、脑机互联三个方面缺一不可。因此，我们将类脑研究主要内容归纳为三个方面：信息手段认识脑、计算方式模拟脑、脑机融合增强脑（见图1）。其中，信息技术贯穿始终。

二、卷积神经网络

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。

2. 卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。

3. 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络 。

在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域 。

4. 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求 。

三 、二者关系

人工智能时代的到来，大数据可以提供给计算机对人脑的模拟训练，强大的算力可以支撑计算机能够充分利用大数据获得更多规律，进行知识的学习。

类脑智能做的面比较广，出发点是开发一个与人脑具有类似功能的模拟大脑出来，达到人类的智慧，深度学习只是其中的一个小小的分支，是对人脑研究的一个小成果，而类脑智能相对研究的比较宽泛和深入。

而卷积神经网络只是深度学习的代表算法之一。

‘伍’ 与智能有关的脑机制都有哪些

与智能有关的脑机制有类脑智能。

类脑智能又称为类脑计算，上世纪80年代末，美国科学家Carver Mead首次提出类脑计算的概念。类脑计算这一想法摆脱了传统的计算模式，模仿人类神经系统的工作原理，渴求开发出快速、可靠、低耗的运算技术。

类脑智能是人工智能的终极目标，但研究类脑智能不可能复制人的大脑。类脑智能希望通过研究人类大脑的工作机理并模拟出一个和人类一样具有思考、学习能力的机器人。

应用领域

1、工业领域：工业领域主要产品包括在锻造铸造、轮胎、仓储配送等自动化流水线上的作业机器人。

2、军工/公共安全：军工/公共安全裤培特种作业机器人产品胡搜唯主要有：恐防暴机器人、应急救援机器人、侦察机器人、作战机器人以及战场运输机器人等；亚威股份。

3、医疗领域：康复机器人的热门产品主要有：微创外科手术机器人、肢体康复机器人、人工耳蜗、智能假肢等。

4、家用辅助领域：家用服漏则务与教育娱乐机器人的热门产品主要有：清洁机器人、教育娱乐机器人、信息服务机器人等。

以上内容参考：网络-类脑智能、网络-类脑机器人

‘陆’ 从小学习编程能进入清华大学内脑计算中心天机团队么

不能。洞升兆进入清华大学的天机团队的条件是：
1、个人是清华大学的学生。
2、就是必须是计算机方面的人才，才有可能被选进天机团队，清华天机团队，由精密仪纳租器教授施路平，带头组织笑键的研究团队，清华大学的类脑计算研究中心，是借鉴脑科学基础，建立全新的计算机系统。

‘柒’ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

‘捌’ 什么是类脑

什么是“类脑智能”？
人类之所以是地球上最智慧的生物戚液，是因为大脑足够发达而复杂。人类的大脑是由数高颤物百种不同类型的上千亿个神经细胞所构成的极为复杂的生物组织。而类脑智能研究，就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制，研发机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。通俗来说，就是通过研究人脑，制造出“模拟人脑思维”的人工智能系统，洞唯打造人工智能的“升级版”。

‘玖’ 人工神经网络从哪两个方面模拟大脑

人工神经网络从哪两个方面模拟大脑如下：

类脑智能又称为类脑计算，上世纪80年代末，美国科学家Carver Mead首次提出类脑计算的概念。类脑智能这一想法摆脱了传统的计算模式，模仿人类神经系统的工作原理，渴求开发出快速、可靠、低耗的运算技术。类脑智能是人工智能的终极目标，但研究类脑智能不可能复制人的大脑。

2、突触模型：类脑人工智能中的突触模型可以模拟突触的传递过程，产生类似于突触前后神经元之间的信息交流。

3、神经网络：类脑人工智能中的神经网络由大量的神经元和突触相互连接而成，通过模拟神经网络饥腔的学习和记忆能力，实现对人工智能的模拟和仿真。

4、计算模型：类脑人工智能中的计算模型具有烂侍衫高度的并行性和自适应性，可以处理大规模的数据和任务。

总之，类脑人工智能是一种模拟人脑的信息处理方式谈仿的人工智能技术，具有广泛的应用前景，如智能控制、图像识别、自然语言处理等领域。

‘拾’ 全球第一个电子人诞生，类脑智能究竟有多强大

如果一个人身患绝症，

他是否该向命运低头？

还是用 科技 来改变命运？

如今，

类脑人工智能等前沿 科技 ，

正在帮人类接近他们想要的答案。

两年前，

英国一位六旬科学家Peter Scott Morgan

正式向命运宣战。

期间，他接受了一系列手术，

成为全球第一个电子人，

并于几天前成功出院。

Peter不仅重焕新生，

还有望延长几十年寿命，

那么，

这一切是如何做到的？

逼真的头部替身，眼动追踪技术，

喉切除术，移动的轮椅，

听起来有些玄妙，甚至不可思议，

但这一切

都是科学家和医生们

为了治疗Peter的运动神经元疾病，

使用的 科技 和医学手段。

运动神经元疾病是什么？

很多人或许感到陌生。

“渐冻症”就是典型的这一病症。

它将影响患者的运动功能，

导致肌无力或肌萎缩，

最终死于吞咽困难和呼吸衰竭。

结局注定是悲惨的，

不过，很多有志于此的科学家，

正在用类脑智能等前沿 科技塌中 ，

试图改善这一结局。

在Peter复杂的手术中，

一个逼真的头部替身，

使用了类脑智能技术，

将他的身体动作转化为语言，

帮他发出各种指令。

眼动追踪技术，

帮助他用眼睛控制多台电脑。

喉切除术，

可以避免唾液进入肺部，

他失去了声音，但保住了生命。

Peter笑称，自己已从

“Peter1.0”成功升级为“Peter2.0”。

升级逗含，

是人类进入AI 社会 的严肃命题，

把人脑接上电脑，

让人类链接人工智能，

变成人为控制有机体，

就像Peter，

他没有死，但正在变形。

这是类脑智能所做的贡献。

作为人工智能的另一条发展路径，

类脑智能

也是实现通用人工智能的最可能路径，

类脑智能

是受大脑神经运行机制

和认知行为机制启发，

以计算建模为手段，

通过软硬件协同实现的机器智能。

具备信息处理机制上类脑、

认知行为表现上类人、

智能水平上达到或超越人的特点。

类脑智能发展有三个层面的目标，

分别是结构层次模仿脑、

器件层次逼近脑团指山、

功能层次超越脑。

基于其重要性，各国都在积极布局

抢占 科技 制高点。

例如美国“BRAIN计划”，

欧盟“人脑计划”，

日本“脑科学战略研究项目”，

韩国“脑科学研究战略”

……

各国都在脑神经信息学、脑工程学、

人工神经网络、大脑仿真计算机等领域

开展创新研发。

相信，在不久的将来，

越来越多的

“受年龄、 健康 问题、残疾

或其他身体或精神缺陷限制”

的人士

将享受到类脑智能

为人类 健康 带来的创新性改善。

正如Peter所说，

“患病没有让我屈服，

感谢 科技 ，

我将能一如既往地传达

自身的 情感 、表达个性。

我不会是唯一一个‘合成人’。

随着时间的推移，

和我一样的人会越来越多。”

文/ 明星