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| 从脑网络到人工智能——类脑计算的机遇与挑战 | |
| 作者姓名： | 余山 |
| 作者单位： | 中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心, 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心, 北京 100190 |
| 摘 要： | 2016年3月,AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中,打败了人类的顶尖选手,靠的是类人脑的智能吗?从系统的结构看,AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说,深度神经网络是类脑的计算形式,而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势,模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断,这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能,完美发挥其各自特长所取得的成功。除了AlphaGo所运用的深度神经网络之外,现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面?可能会在不久的将来带来什么样的突破呢? |
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