現(xiàn)如今，神經(jīng)科學(xué)發(fā)展已經(jīng)有越來越多的企業(yè)參與，企業(yè)的參與能夠加速神經(jīng)科學(xué)技術(shù)的產(chǎn)品成型，促進(jìn)這項(xiàng)科學(xué)研究的市場(chǎng)化。

　　為什么要發(fā)展類腦智能：實(shí)現(xiàn)功能新突破

　　而今人工智能已足夠強(qiáng)大，比如：語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率從 23.6% 下降到 5.9%，已達(dá)人類聽寫水平;電視問答節(jié)目中，IBM 沃森戰(zhàn)勝人類冠軍，還能 10 分鐘診斷罕見白血病;谷歌阿爾法狗在圍棋界已打敗諸多高手。為何還需要類腦智能?人工智能在類腦方面尚有局限，比如類腦神經(jīng)元的模型、網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)。目前應(yīng)用最多的是深度學(xué)習(xí)，但需要依賴大數(shù)據(jù)、運(yùn)算學(xué)習(xí)起來的時(shí)間也較長(zhǎng)。

　　另一方面，人腦是自然界幾億年進(jìn)化的高級(jí)智能產(chǎn)物，人腦含 11 次方的突觸，這相當(dāng)于在整個(gè)銀河系里星球的總數(shù)，在干腦中包含 10 的 14 次方突觸，還有比神經(jīng)元數(shù)量多得多的神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞也參與大腦。有專家表示，人腦還有超低能耗的計(jì)算系統(tǒng)，阿爾法狗的功率是 20KW，但人腦功率只有 20W。" 這就是發(fā)展類腦智能的原因，人工智能的下一階段發(fā)展需要借鑒人腦。"

　　類能智能發(fā)展新動(dòng)態(tài)：新建研究實(shí)驗(yàn)室

　　" 去年 9 月，國(guó)家發(fā)改委公布了國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室綜合指南，中科大聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)、沈陽(yáng)自動(dòng)化所、中科院微電子所、百度公司申請(qǐng)了國(guó)家類腦實(shí)驗(yàn)室;今年 1 月，在國(guó)家發(fā)改委批復(fù)的兩個(gè)人工智能國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室中，就有類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，并由中科大牽頭。" 實(shí)驗(yàn)室主任吳楓是中科大信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)，他介紹，中科大在類腦智能涉及的計(jì)算機(jī)、生命科學(xué)、物理、信息技術(shù)等方面都有很出色的研究。類腦智能，這一與人類生活密切相關(guān)的新興產(chǎn)業(yè)也將成為該地下一個(gè)千億級(jí)重大產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)了產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合。

　　國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀歸納：取得階段性進(jìn)展，后期仍需發(fā)力

　　1，需要加深和其他技術(shù)結(jié)合

　　《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出部署腦科學(xué)與類腦研究重大科技專項(xiàng)，開展類腦計(jì)算與腦機(jī)智能研究，研究重點(diǎn)涵蓋腦神經(jīng)計(jì)算、認(rèn)知功能模擬、神經(jīng)形態(tài)芯片和類腦處理器、腦機(jī)接口、類腦機(jī)器人等多個(gè)方面。

　　2，各項(xiàng)技術(shù)取得階段性進(jìn)展

　　在類腦智能計(jì)算模型方面，中科院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心優(yōu)化了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入了學(xué)習(xí)、記憶機(jī)制，并構(gòu)建了面向億級(jí)類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的計(jì)算平臺(tái);在類腦芯片方面，中科院計(jì)算技術(shù)研究所研發(fā)了“寒武紀(jì)1號(hào)”類腦芯片、浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)合作研發(fā)了首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“達(dá)爾文”芯片;在類腦智能機(jī)器人方面，中科院自動(dòng)化研究所實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂的交互控制和生理控制康復(fù)機(jī)器人的應(yīng)用，通過模擬嬰兒對(duì)物體的自發(fā)、動(dòng)態(tài)認(rèn)知過程將其應(yīng)用于提高機(jī)器人的自學(xué)習(xí)和歸納能力。

　　3，未來仍需加深發(fā)展

　　與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在類腦智能的基礎(chǔ)前沿研究、軟硬件結(jié)合的類腦智能機(jī)器人等領(lǐng)域?qū)嵙^弱，各研發(fā)機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn)過于雷同?；诖耍覈?guó)應(yīng)借鑒美國(guó)、日本的經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)家層面進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，國(guó)內(nèi)各機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)，部署重點(diǎn)研究領(lǐng)域時(shí)應(yīng)有所聚焦和分工，避免重復(fù)建設(shè)。同時(shí)，類腦智能是高度學(xué)科交叉的領(lǐng)域，迫切需要加強(qiáng)腦科學(xué)與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理、工程與材料學(xué)等學(xué)科的交叉融合。

　　人工智能研究是通過研究和借鑒大腦的思維方式，讓機(jī)器學(xué)習(xí)人類分析問題和處理信息的方式，完成對(duì)人類機(jī)能的模仿。這種技術(shù)背后的影響因素眾多，需要我們后期的不斷努力。