描述

1C31169G02 WESTINGHOUSE 西屋艾默生 輸入輸出模塊

1C31169G02能夠大大降低能耗或是加快速度的類腦的處理器對于實現更高水平的智能無疑會有很大的幫助，但要真正實現類人水平的通用人工智能，除了需要這樣的硬件基礎外，關鍵還需要理解生物腦對于信息所做的計算，即類腦的處理及學習算法。對于此研究方向，一個常見的顧慮是:現在神經科學對于大腦工作機制的了解還遠遠不夠，這樣是否能夠開展有效的類腦算法研究?對此，我們可以從現在獲得廣泛成功的深度神經網絡獲得一些啟示。從神經元的連接模式到訓練規則等很多方面看，深度神經網絡距離真實的腦網絡還有相當距離，1C31169G02但它在本質上借鑒了腦網絡的多層結構（即“深度”一詞的來源)，而大腦中，特別是視覺通路的多層、分步處理結構是神經科學中早已獲得的基本知識。這說明，我們并不需要完全了解了腦的工作原理之后才能研究類腦的算法。相反，真正具有啟發意義的，很可能是相對基本的原則。這些原則，有的可能已經為腦科學家所知曉，而有的可能還尚待發現，而每一項基本原則的闡明及其成功的運用于人工信息處理系統，都可能帶來類腦計算研究的或大或小的進步。非常重要的是，這一不斷發現、轉化的過程不僅能促進人工智能的進展，也會同步加深我們對于大腦為何能如此高效進行信息處理這一問題的理解[6]，從而形成一個腦科學和人工智能技術相互促進的良性循環。

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