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类脑智能研究现状与发展思考
被引量：
26
1
作者
徐波
刘成林
曾毅
《中国科学院院刊》
CSCD
2016年第7期793-802,共10页
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...
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。
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关键词
类脑智能
人工神经网络
记忆
注意和推理
脉冲神经网络
多脑区协同
自主学习
原文传递
题名
类脑智能研究现状与发展思考
被引量：
26
1
作者
徐波
刘成林
曾毅
机构
中国科学院自动化研究所
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心
出处
《中国科学院院刊》
CSCD
2016年第7期793-802,共10页
基金
中科院战略性先导科技专项项目(B类)(XDB0200000)
文摘
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。
关键词
类脑智能
人工神经网络
记忆
注意和推理
脉冲神经网络
多脑区协同
自主学习
Keywords
brain
-inspired
intelligence
artificial
neural
networks
memory
attention
and
reasoning
spiking
neural
networks
multiple
brain
region
coordination
autonomous
learning
分类号
R338 [医药卫生—人体生理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
类脑智能研究现状与发展思考
徐波
刘成林
曾毅
《中国科学院院刊》
CSCD
2016
26
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