信息技术与神经技术的深度融合有望突破机器智能的发展瓶颈，发展具有通用认知能力和自主学习能力的类脑智能。
人脑是一个通用智能系统，由数千亿个神经元和数百万亿个突触连接组成，具有感知、学习、推理和决策的能力。 近年来，各国研究人员一致认为，高智能概念的实现需要来自脑科学的启发。 于是，科学家们开始向自己的大脑学习，积极朝着类脑智能方向开展研发工作。
国内外类脑智能发展现状
国际上，类脑智能的发展主要体现在三个方面。 一是类脑智能技术和产品研发加快。 当前，计算机科学利用大脑的信息处理机制和神经编码的本质，构建新的神经网络模型，形成神经计算、类脑芯片、类脑智能机器人等技术和产品。 其次，脑机接口技术受到关注。 神经科学利用认知计算等方法修复或增强大脑功能，加速脑机接口技术的发展。 三是利用神经拟态计算来模拟人脑处理信息的过程。 研发人员通过借鉴大脑神经结构和信息处理机制，使机器能够以类似大脑的方式实现人类的认知能力和协作机制，达到或超越人类的智力水平。
我国类脑智能研究水平走在世界前列。 2016年，我国正式提出“脑科学与类脑研究”（简称“中国脑计划”）。 作为连接脑科学和信息科学的桥梁，它将极大推动通用人工智能技术的发展。 此外，不少高校还成立了类脑智能研究机构，开展类脑智能研究。 例如：清华大学于2014年成立类脑计算研究中心； 2015年中国科学院自动化研究所成立类脑智能研究中心； 2018年，北京脑科学与类脑研究中心、上海脑科学与类脑研究中心相继成立。 目前，清华大学类脑计算研究中心已研发出具有自主知识产权的类脑计算芯片和软件工具链。 中科院自动化所研发的类脑认知引擎平台，可以模拟哺乳动物大脑，在智能机器人上实现多感官融合、类脑学习和决策等多种应用。
类脑智能未来发展重点
●脑机接口
脑机接口技术未来的发展将重点关注以下几个方面。 首先是干电极脑信号的采集和传输。 干电极脑信号的采集和传输是基于干电极技术，利用靠近大脑皮层的传感电极，在连续、长期、可靠、方便、稳定、无创、低功耗、低功耗的条件下进行脑信号的采集和传输。成本和最小的失真。 采集大脑皮层微弱的神经电活动信号，然后将神经电活动信号实时无线传输至计算机等信息处理系统，方便进一步的脑信号分析。 未来，这项技术有望实现低成本、非侵入性、使用简单、不依赖导电介质、采集信号稳定可靠、不需要前期头皮清洁准备、不需要外界辅助、不受环境限制、佩戴方便、可供公众使用、无线。 可穿戴干电极脑电图帽。 二是脑电信号分析。 该技术可以实现脑信号的正确解码和识别，是脑机接口最本质、最核心的环节，也是脑机接口技术的关键。 未来，该技术有望形成脑电信号分析的算法模型，能够正确分析人的意图，可应用于军事、康复、辅助诊断等领域。 三是脑机交互的适应性。 该技术有望形成新的脑机交互范式和自适应脑信号识别算法。 四是脑机接口仿真应用系统。 该系统模拟实际应用系统，可以测试脑电分析算法的性能，实时评估用户的控制效果。 它是脑机接口技术实用化的前提。 未来该系统将应用于电子产品、导航等领域，如脑电波头盔、网页浏览、收发电子邮件、字符输入等。
●神经拟态硬件
神经形态硬件包括概念上受到神经生物学架构启发的半导体设备。 神经形态处理器采用非冯·诺依曼（von-）架构，这是与传统处理器完全不同的执行模型。 其特点是处理元件简单但互连性高。 神经形态系统正处于非常早期的原型阶段。 IBM 提供了一个基于美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的系统。 Chip 的尖峰神经元自适应处理器技术和惠普的实验室产品都是早期产品。 英特尔公司的“Loihi”芯片可通过更高程度的连接来解决更广泛的人工智能工作负载。 高通是神经形态处理器的早期例子。
目前神经拟态硬件的部署存在以下障碍：第一，神经拟态硬件编程需要新的工具和训练方法； 其次，半导体器件互连的复杂性对半导体制造商创造可行的神经形态器件提出了挑战。 目前，神经形态硬件尚未成为主流，但随着编程技术的突破，这种情况可能会改变。 神经拟态计算架构可以使神经拟态硬件具有更好的性能，并为图分析提供支持。 神经形态硬件设备有潜力成为类脑智能发展的重要驱动力。
●机器学习
机器学习是利用数学模型从数据中提取知识和模式来解决业务问题。 越来越多的类脑智能研究正在探索机器学习的深度应用，试图改进机器学习方法，并寻找执行机器学习项目所需的相关角色和技能。 数据是机器学习的“燃料”，高质量的数据是机器学习成功的关键。 有许多机器学习算法支持类脑智能。 然而，如何将海量数据与最好的机器学习算法相匹配，实现最优的类脑智能技术超级人类科技，是当前类脑智能研究的重点。
●混合现实
混合现实（MR）是现实世界和虚拟世界的融合，物理和图形对象自然地交互和集成。 从概念上讲，MR 是一项单一技术。 但事实上，MR是一组潜在的技术，包括从真实环境的数字化到增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的各种沉浸式显示和交互系统。 未来的用户体验技术将更深入地融入人类与现实世界自然交互的方式中。 类脑智能方向的MR技术可以更好地融合现实世界和虚拟世界。 融合类脑智能的MR技术可以实现新型的客户体验和更加个性化的用户体验。
●视线控制
凝视控制通过眨眼或改变凝视方向来产生智能动作。 注视控制涉及确定用户视觉注意力的角度或位置。 凝视控制是眼球追踪的一种应用，也是手势控制的一个组成部分，它使用眼睛的焦点来传达命令。 眼动追踪使注视控制系统能够在智能手机、智能电视、汽车和计算机中工作。 在眼动追踪技术的支持下，类脑智能领域的注视控制可以帮助玩家实现自动武器瞄准、车辆引导、或者用眼睛投掷物体等命令。
●认知计算
目前认知计算的发展主要体现在以下几个方面：一是利用基于生物可塑性的规则来训练网络，同时获得所有样本的新颖性估计； 其次，重复新颖性估计超过阈值的样本学习，并根据每个阶段的学习结果动态更新样本的新颖性估计； 第三，为了避免新样本的过度拟合和学习样本的遗忘，所有样本都需要重复训练； 第四，周期性 继续步骤2和3，直到网络收敛。 认知计算可以在脑区尺度模拟人脑的层次化信息处理机制，将生物神经元之间的局部连接关系和信息处理的层次结构应用到计算模型中，模拟大脑多个层次的信息处理。 并对信息进行编码，使其更接近真实神经元对信息的编码方式。
●类脑智能机器人
类脑智能机器人是集视觉、听觉、思维和执行能力为一体的综合智能系统，能够以类似于人脑的方式进行运作。 将人脑的内部机制融入到机器人系统中，可以提高机器人的认知、学习和控制能力，并可以与其产生更深层次的交叉与合作。 研究人员正在努力将机器人对外界的感知和自身的控制以类脑的方式整合起来，使其能够模仿周围神经系统感知、中枢神经系统输出和多级反馈回路，从而使机器人能够实现机器人对外部信息的感知以及自身的运动。 速度和准确性。
类脑智能总体发展趋势
近10年来，类脑智能引起了全球不同背景研究人员的广泛关注。 英国曼彻斯特大学的芯片、IBM的芯片、德国海德堡大学的芯片、美国斯坦福大学的芯片、英特尔的Loihi芯片、中国清华大学的天机芯片等都是类脑智能发展的重要代表。 。
目前，越来越多的研究集中在提高神经网络、认知计算模型和智能系统的自适应能力上。 可持续的类人学习机制的发展需要通过脑科学建立适应这种学习机制的认知结构。 基于这些类脑学习方法和认知结构，通过进一步发展类脑认知计算模型，最终可以设计并实现“类脑机制、类人行为”的通用类脑智能计算模型。
受大脑工作机制的启发，面向下一代智能信息技术需要不同学科、不同领域的交叉，特别是信息技术与神经技术的深度融合，突破机器智能发展瓶颈，发展通用脑——比如具有认知能力和自主学习能力的智能。 未来，类脑计算和脑基信息处理网络的新型芯片和计算系统的研究，以及受神经网络突触连接机制启发的神经形态芯片设计和类脑系统的研究，有望实现大规模、高精度的神经网络类脑智能，使类脑智能系统在信息处理机制上真正类脑，在认知行为上超越人类。
孟海华，博士，上海市投资促进服务中心发展研究部副研究员。
文/孟海华
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