类脑智能与深度学习的几个问题与思考

得益于数据规模与机器算力的增长,深度学习技术正取得空前繁荣。然而,深度学习擅长在预设的封闭环境,为特定任务找到有用的数据表示,在结构、处理和功能上距离人类智能仍有较大差距。类脑智能旨在模拟人脑神经元的运行机制、感知模式与认知机理,借助机器强大的信息整合、搜索、计算等能力,以软硬件联合的智能新形态构造接近人类水平的智能机器,是未来人工智能的发展方向。基于第216期"双清论坛",本文将分析人工智能与深度学习发展现状与局限,并从认知建模、模块装配、意识先验、自主演化、协同学习几方面分析未来类脑智能的可能发展方向。