XSAV11373

脑科学对类脑人工网络有什么启?与现有人工智能技术相比，类脑智能将有哪些特别的进步呢?

“从宏观看，大脑不同区域主管不同功能。从微观看，大脑有非常复杂的突触结构。越复杂越可调控，复杂带来可塑性，也就是大脑的结构与功能可依据用的历史而改变。”中科院外籍院士、中科院上海神经科学研究所所长蒲慕明认为，神经系统与其他物系统zui大的差别在于其可塑性，“可塑性是大脑认知功能的基础，也是类脑智能系统zui可借鉴的特性。”

“目前我们用的人工智能网络的结构还是太简单，缺乏人类大脑那样的反馈机制和长远反向连接等功能。”蒲慕明表示，作为一名脑科学研究专家，他很期待未来脑科学研究可以和智能化网络研究互相促进、同步展。

类脑研究能否走上“高速路”

近年来，脑科学与类脑智能已经成为世界各国研究和角逐的热点，美国、欧盟都相继启动相关研究计划，我国政府也高度重视脑科学的研究，正在证并启动“中国脑计划”。

这一方面反映出大家对类脑智能的高度期待，另一方面也引了一些科学家的担忧。因为数十年前，人类曾经有过一次类似的人工智能研究热潮，只是zui后以失败告终。

*院士郑南宁就经历过那一波热潮。上世纪80年代，郑南宁曾赴日本留学，当时日本提出了为期10年的“第五代计算机”计划，试图突破电脑的冯诺依曼瓶颈，也就是现有经典计算机体系的速度和性能极限，以实现人工智能。知识工程奠基人费根鲍姆曾认为，这个惊人的开计划，将引起第二次计算机革命。

然而，第五代计算机运气不佳，虽然在技术上取得了部分突破，但并未实现自然语言人机对话、程序自动成等关键目标，zui终导致该计划。

现在，我们重提类脑计算，与30年前比，有什么不一样的背景呢?

“神经科学、计算机科学、神经网络近20年来的长足进步，以及大数据时代对智能计算的需求，我们今天再次聚焦类脑计算。”郑南宁分析说，随着脑与认知科学的研究展和观测大脑微观结构技术手段日益丰富，人们已经可以在微观水平观测到神经元的结构、不同脑区的形态，以及神经元放电、不同神经元如何构成神经网络等信息处过程。结合这些实验观察，智能科学及计算模拟已可以在计算机上部分模拟脑信息处过程。

谭铁牛也认为，对人脑层次化信息处机制的初步借鉴、基于大样本数据的训练、实现端对端的映射深度学习算，这些进步促进了人工神经网络的复苏，并已在语音识别、大规模图像分类、人脸识别中大幅提高了现有的人工智能识别精度。

但这些进步只是提供了突破的可能，我们现有的技术基础距类脑智能的实现还有很长距离。

我们尚未搞清楚大脑的工作机：睡眠状态下，大脑记忆得到了强化，它的内在机是什么?大脑用来处外界激励的能量消耗只占很小比例，那些与刺激无关的能量消耗到底做了什么?

我们也很难用现有的冯诺依曼结构电脑来构建大尺度的神经形态计算系统。类脑计算本身需要打破冯诺依曼结构、把类似大脑的突触做到芯片上，但目前的神经突触芯片还在实验室阶段，不能走向实用。而如果用超级计算机平台来模拟整个大脑的计算能力，需要10的18次方浮点运算能力，这样的超级计算机，预计到2019年至2023年才能出现。

“类脑计算是一场令人兴奋又望而畏的艰难挑战，需要组织多学科交叉的大团队研究。”郑南宁建议大家保持冷静思考，避免期望值过高带来的失望。“期望值过高，又没有达到预期，随之带来的可能是学科展的低落甚至灾难，zui初的目标成为皇帝的新衣。”

模拟神秘大脑从哪里“入手”

那么，要完成当前类脑智能的艰难挑战，我们需要冲破哪些关口呢?

郑南宁认为，与现有的冯诺依曼结构计算机相比，类脑计算的技术路线，需要从组件到系统的网络规模、计算能力上渐次逼近大脑。冯诺依曼结构采用系统同步时钟，类脑计算需要采用事件驱动模式;冯诺依曼结构运算和存储分离，类脑计算运算和存储要达到深度耦合;冯诺依曼结构可以高效执行预定的精确数值运算，类脑计算要具备学习能力、擅长现复杂数据中的规律和模式;冯诺依曼结构只有有限的容错性能，类脑计算需要低能耗高容错……

当前，IBM等利用超级计算机模拟与人脑相似的大规模神经网络，但结果并不想。郑南宁认为其原因在于：“人脑不同脑区具有不同结构和功能，用相同结构的大规模神经网络模拟整个人脑并不合。我们应该针对不同脑区的不同功能，设计不同结构的神经网络，模拟其学习与认知功能。”

此外，神经学的大量实验告诉我们，人类大脑皮层各功能区域之间的关系极为复杂。因此，在实现类脑计算机的体系结构时，解决各层次和各处模块之间的关联，也是一个巨大的挑战。

类脑智能需要模拟神秘的大脑，但又不能只模拟神秘的大脑。

“从计算科学和工程学观点看，类脑计算是一门以仿学为基础的，但又超越仿学的工程研究。研究类脑智能计算并非复制人的大脑，而是模拟人类大脑的功能。”郑南宁表示，仅研究人的思维活动或记录脑中所有神经元不可能研制出真正的智能机器。“对鸟的详细研究不可能对如何制造飞机提供更多启示，对飞机的真正解是来自飞行的研究。”

当前，世界各国在类脑智能方向的研究都刚刚启动，我国在这方面的研究也蓄势待，这也许将成为我国人工智能展的一个重要机会。

据悉，作为本次坛主要承办单位的中科院自动化所就已*启动了类脑智能研究，成立了类脑智能研究中心，并已取得部分阶段性成果，比如研究并初步实现了具有自主学习能力的类脑计算系统，并围绕环境感知与交互、类脑自动推、类人机器人等开展了应用验证。XSAV11373

XSAV11373

谭铁牛说，我国人工智能整体展水平与达国家相比仍然存在较大差距，在基础和整体应用水平等方面与达国家相比差距较大。“人工智能经过近60年的展开始进入爆增*，类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。目前类脑智能取得的进展只是对脑工作原初步的借鉴，未来的机器智能研究需要与脑神经科学、认知科学、心学深度交叉融合，这是我们的机会。”

{中国工业机器人如何实现本体价值}

工业机器人本体的价值将体现在实施工业4.0的入口价值。投资安装工业机器人等自动化设备是实施工业4.0的*步，通过铺设本体占据客户资源，将利于其他设备和服务的销售。

一、源自美国，繁荣于日本，中国接棒

1、工业机器人类型划分

根据ISO8373定义，工业机器人是指在工业自动化中用的，固定式或移动式，具有三轴及以上可重复编程、多用途的自动控制操作机。按照坐标形式，工业机器人可分为直角坐标型、圆柱坐标型、球面坐标型、关节坐标型和SCARA型。

2、美国：重研究，轻应用开

60年代到70年代，美国工业机器人主要立足于基础研究。美国早在1962年就研制出世界上*台工业机器人，但当时失业率高达6.65%，政府担心机器人会抢去更多人的工作，因此未出台财政支持政策，也未从政府层面组织机器人研。

商品优秀特征