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从认知脑的计算模拟到类脑人工智能 被引量:6

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摘要 让人类的心智在计算系统中重现,对大脑的模拟是其中的关键。目前,脑与认知科学的进展虽然尚不足以支持对整个人脑及其连接进行精细计算模拟,但是受脑神经机制和认知机制启发,从微观、介观和宏观水平对大脑进行计算建模仍然对于推进从科学上理解脑的机制机理以及促进类脑人工智能意义深远。构建兼具生物合理性和计算高效性的神经网络模型是认知脑的计算模拟与类脑智能研究面临的重要挑战。本文将从回顾认知体系结构、计算神经科学和类脑人工智能的历史脉络、发展进程的视角切入,介绍大规模脑模拟的全球布局与进展以及类脑脉冲神经网络平台的研究,最后展望未来脑模拟与类脑智能研究的发展方向。
出处 《人工智能》 2022年第6期28-40,共13页 Artificial Intelligence View
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参考文献1

二级参考文献6

  • 1Furber S B, Galluppi F, Temple S, et al. The spinnaker project. Proc IEEE, 2014, 102: 652-665.
  • 2Beyeler M, Carlson K D, Chou T S, et al. CARLsim 3: a user-friendly and highly optimized library for the creation of neurobiologically detailed spiking neural networks. In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, 2015. 1-8.
  • 3Merolla P A, Arthur J V, Alvarez-Icaza R, et al. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable commu- nication network and interface. Science, 2014, 345: 668-673.
  • 4Qiao N, Mostafa H, Corradi F, et al. A reconfigurable on-line learning spiking neuromorphic processor comprising 256 neurons and 128 K synapses. Front Neurosci, 2015, 9: 141.
  • 5Dayan P, Abbott L F. Theoretical Neuroscience. Cambridge: MIT Press, 2001. 11-52.
  • 6Neil D, Liu S C. Minitaur, an event-driven FPGA-based spiking network accelerator. IEEE Trans Very Large Scale Integr Syst, 2014, 22: 2621-2628.

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