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近年来人工智能研究的许多重要进展反映了一个趋势:来自脑科学的启发,即使是局部的借鉴都能够有效地提升现有人工智能模型与系统的智能水平。然而,想要真正逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需要对脑信息处理机制更为深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。文章从受脑启发的新一代人工神经网络、基于记忆、注意和推理的认知功能模型、基于生物脉冲神经网络的多脑区协同认知计算模型等角度,并结合研究团队在类脑智能领域的研究进展,论述类脑智能的研究进展、发展方向和对未来发展的思考。 相似文献
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脑科学与类脑智能技术相互借鉴、相互融合代表了未来脑科学与类脑智能研究的新趋势。中科院在脑科学研究上具有深厚积累和特色优势,率先启动了"脑功能联结图谱"战略性先导科技专项(B类),选择感知觉、学习记忆等几种重要大脑功能,绘制其神经环路图谱,解析其信息处理加工规律;率先在脑科学和智能技术两大领域进行实质性融合,在先导专项中扩充了类脑智能研究内容,成立了中科院脑科学与智能技术卓越创新中心,全面推进脑科学与类脑智能研究深度融合,为我国智能产业的发展提供科技引领与支撑。在分析国际脑科学与类脑智能发展态势的基础上,文章阐述了中科院在脑科学与类脑智能研究方面的部署,提出了进一步加强脑科学与智能技术融合的举措与建议。 相似文献
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对大脑的认知是人类认识自然和自身的终极挑战,脑科学研究的核心是理解脑功能的结构及物质基础。中科院在2012年启动了战略性先导科技专项(B类)"脑功能联结图谱计划"(Mapping Brain Functional Connections;简称:脑联接图谱;MBFC,2012—2020),目标是对特定脑功能的神经联结通路和网络结构的解析及模拟。专项代表了脑科学研究的战略制高点,对揭示脑的工作原理、推动智能科学技术进步、增进人类身心健康等方面都具有十分重要的意义。专项设立以来,在感知觉神经环路发育和功能、视觉与本能恐惧行为的神经环路机制、情绪的神经环路编码机制、成瘾和抑郁症等脑疾病机理、意识的神经基础、基因编译技术及脑疾病的非人灵长类模型、神经元分类和功能分析技术及其应用、神经环路双色钙成像方法、神经环路结构与功能研究工具开发、深度神经网络芯片研制,以及资源库与平台建设等方面取得了一系列重要的科学发现和技术研发进展。我们将进一步按照专项十年规划,开展脑认知科学、类脑人工智能技术、脑疾病早期诊断及干预3个前沿领域的科学研究,以及相关新技术研发和脑科技资源库建设,发挥中科院在脑与认知基础研究和技术研发等领域的引领作用。 相似文献
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中科院上海生命科学院中科院自动化所 《中国科学院院刊》2016,31(Z2):90-95
人类大脑是自然界通过漫长进化而产生的最精细、最复杂、最优美和最成功的器官,脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质与规律的科学。智力的本质、创造性的来源以及理性、记性、忘性、个性、人性和决策机制等都是脑科学的核心问题,对这些问题的理解将是有效预测、干预和推迟脑衰老,并创造出具有自我学习能力的人工智能系统的科学基础。脑科学研究将拓展人类对自然和自身的认识,它对人类的知识创新、健康和幸福以及信息科学与人工智能、文化科学、社会科学、教育学、语言学等都将产生极大的辐射作用,对人类社会的进步和经济发展有深远的影响。对脑功能的破译需要在多个层次上解析脑网络系统的联结方式与规则,最终得到脑网络结构及其功能的“线路设计图”,这是脑科学的战略制高点。为了探讨脑网络图谱这一重大问题,中科院于2012年启动了战略性先导科技专项（B类）“脑功能联结图谱计划”（简称“脑功能图谱”）。2015年,在中科院的统筹部署下,将类脑智能研究领域加入该专项,扩充后的专项更名为“脑功能联结图谱与类脑智能研究”,在国际上首次实现了脑科学与智能技术领域的实质性融合,为脑智科学的发展和中国脑计划的启动打下了坚实基础。 相似文献
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数学归纳法是一种重要的数学证明方法,在高中数学内容中占有重要的地位,其中体现的数学思想方法对学生进一步学习数学、领悟数学思想至关重要。本文利用类比启发探究式进行数学归纳法的分析研究。 相似文献
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[目的/意义]人工智能是美国情报界正在推动的重要技术之一,无论是学界还是官方都进行了大量的研究和讨论,分析人工智能融入美国情报体系的现状和发展困境,对未来正确运用人工智能、合理有效规避风险有重要的借鉴价值。[方法/过程]从美国情报界运用人工智能的相关报告和研究成果出发,探究人工智能在不同情报手段中的运用现状,并分析其融入情报界所面临的问题和挑战。[结果/结论]美国情报界对人工智能的研究与运用居于世界前列,不能否认人工智能在情报工作中有较好的应用,但也必须重视其带来的一系列伦理和技术问题。 相似文献
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基于扎根理论的创新生态系统构建研究———以中国人工智能芯片为例 《科学学研究》2023,41(1):143-155
我国在芯片领域的技术瓶颈制约着产业发展，并在一定程度上威胁国家安全。人工智能芯片的兴起将为我国突破传统芯片领域中的“卡脖子”问题带来机遇。鉴于此，本文采用扎根理论和深度访谈结合的方法，遵循创新生态系统的行动者A(Actor)-创新活动A(Active)-位置P(Position)-链接L(Link)模型，对中国情境下人工智能芯片创新生态系统的构建进行探索性研究。研究发现：从行动者维度人工智能应用企业从应用需求、政府产业政策支持、高校科研机构研发的基础研究改造现有生态系统的机会，即行动者对传统芯片产业生态系统的改造；从创新活动维度发现合理的产业投资、高素质人才培养和知识产出能有效促进创新生态系统成长，归纳为加快创新生态系统“新陈代谢”;从创新生态系统位置维度，人工智能应用端企业、互联网企业和半导体产业链中向产业链上游、下游发展获取发展机遇，将此归纳为移动在创新生态系统的位置；从创新生态系统链接维度，优化基础研究到产业化、从科技成果到高价值知识产权，归纳为优化产业创新生态系统的链接关系。 相似文献
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[目的/意义]面向发展情报,未来的情报工作可能面临解决多维目标问题,以及实现每个目标的多重发展路径的选取问题,传统的情报方法在解决多情报并行问题上无法满足大规模人力需求,需要借助人工智能、脑科学、认知技术等手段,通过计算机来计算情报、辅助决策。文章从量化计算对科学研究的重要作用入手,分析计算情报的重要意义。[方法/过程]将计算情报界定为以计算机的"运算能力(大数据)"为经,"计算思维(人工智能)"为纬进行情报的量化分析和判断,针对计算情报面临的挑战与机遇进行了分析;提出实现计算情报的两个前提和一个转化基本思路,两个前提是大数据环境和人工智能技术,一个转化是将情报活动中的过程性的主观决策转化为客观概率上的不确定性,并通过"证据链模型"探索计算情报的实现途径。[结果/结论]认为当前环境下,计算情报是可能实现的。计算情报的实现不仅需要情报与信息技术、人工智能技术融合,还需要应用以数学理论为代表的基础科学理论。 相似文献