[医学]类脑计算(0001)
面向人工通用智能的类脑计算
八工智能丨分析综述面向人工通用智能的类脑计口文/施路平、裴京、赵蓉清华大学體，清华大学类脑计算研究中心主任，總国紅施路平 程研究中心主任。
研究领域：类脑计算'信息存储'集成光电子、智能仪器。
1992年获德国科隆大学博士学位，1996-2013年任新加翻居存储研究院资深醉家，领导光存储'轉体存储和类脑计算研究。
2013年加入清华大学，创建类脑计算研究中心，领导研制成功首款异构融合类脑计算芯片，2019年8月相关成果作为封面文章发表在Nature上，该工作被评为"2019年中国十大科技»展"。
2004年曾获新力啦科技奖。
清华大学精密仪器系副研究员，博士生导师。
先后在Nature等学术期刊发表论文50余篇，获国家发明专利授权 裴京40余项，国际发明专利授权2项。
曾获得国家发明二等奖、国家科技进步二等奖各1项，省部级科技奖励3项。
近年来的研究重点是神经形态工程和面向人工通用智能（AGI)的类脑计算芯片及系统。
清华大学精密仪器系和类脑计算研究中心、教授，获新加坡国立赵蓉大学电子与计算机博士。
新加坡科技与设计大学终身副教授，曾任人工智能实验室主任。
长期研究数据存储、非易失注存储技术、类脑计算、神经形态器件和芯片。
在Nature,Science等杂志上发表100多篇文章。
2008年新加坡科学院第一届名师奖I得主。
类脑计算是借鉴人脑存储处理信息的方式，面向人工通用智能发展的新型计算技术,类脑计算系统是基于神经形态工程，打破“冯■诺依曼”架构束缚、适于实时处理非结构化信息、具有学习能力的超低功耗新型计算系统。
它是人工通用智能的基石,拥有扱为广阔的应用前景。
这项研究目前处于起步阶段，尚未形成公认技术方案。
本文将从为什么（why)、做什么（w h a t)和怎样做（how )三方面，总结分析类脑计算及芯片面临的挑战和可能的解决方法，重点介绍天机类脑计算芯片和系统,探过如何利用软硬件结合发展人工通用智能。
生物医学中的类脑计算
生物医学中的类脑计算在21世纪科技革命已经进入了快速发展的阶段，人类的科学技术水平已经取得了惊人的进步。
其中信息技术的迅速发展，使得生物医学中的类脑计算成为了一种受关注的新型技术。
本文将对生物医学中的类脑计算技术进行探讨。
一、什么是类脑计算？类脑计算是生物计算机科学领域的新型技术，它是针对人类大脑神经网络运作的仿真研究。
类脑计算技术通过对神经网络进行建模，模拟出大脑中神经元之间的联接和信息传输，从而获取人类大脑的特征和功能，并将其应用于生物医学中，使得人工智能领域的技术得到了重大突破。
二、类脑计算在生物医学中的应用1. 视觉辨识类脑计算技术在视觉辨识方面得到了广泛的应用，例如用于进行肝脏癌症检测和乳腺癌的早期诊断，类脑计算技术可以通过分析病人的CT和MRI影像数据，对病变区域进行标注，从而准确地判断疾病的位置和程度。
2. 智能健康类脑计算技术可以用于开发智能健康产品，对人体各个部位进行检测，并提供人体健康的数据和建议，例如可以检测人的脉搏、心跳、体温等生理参数，并进行分析，提供相应的健康建议。
3. 精神疾病诊断类脑计算技术可以通过建立复杂的人工神经网络，对患有精神疾病的患者进行诊断和治疗，例如能够检测踌躇症和忧郁症等精神障碍，提供相应的治疗方案。
三、类脑计算技术的优势与传统计算方式不同，类脑计算具有以下一些优势：1. 强大的自适应能力类脑计算技术可以通过对大量数据的学习和练习，建立自适应的模型，从而实现更加准确的预测和诊断。
2. 高度的并行处理类脑计算技术可以实现大规模的并行处理，从而可以同时处理多个任务，而不会降低整体处理的效率。
3. 具有较高的容错性类脑计算技术可以通过建立多个网络节点，从而实现数据的冗余备份，这样即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。
四、类脑计算技术存在的挑战和未来展望随着技术的不断发展，类脑计算技术的应用前景广阔，但同时也存在一些挑战，例如：1. 大量数据的处理对于大型数据的处理，类脑计算技术需要能够快速响应，同时应该解决内部异质数据的处理问题。
北京小程序开发之类脑计算(类脑人工智能)
类脑计算（类脑人工智能）类脑计算什么是类脑计算？∙类脑计算，是由美国科学家Carver Mead在上世纪80年代末提出的，类脑计算代表这样的一个概念：运用包含虚拟电路的超大规模集成电路系统来模仿在人类神经系统中存在的神经生物构造。
首先，神经科学家们要充分理解人的大脑是怎么样运作的，我们的大脑是何如何用被上千米长的神经纤维连接着的处理单元和神经突触来接收和处理信息的，类脑计算跳脱出原有的计算机模式，开发出能够利用简单、可靠、快速且低能耗运算设备的随机行为的新技术。
∙简单地说就是试图通过模仿或构建人脑生物神经网络来获得“智能”类脑计算和人工智能的关系：类脑计算属于人工智能的一个重要组成部分，它关注的是神经网络方面内容，人工智能属于实际应用，人工智能的很多算法来自于类脑计算。
人工智能流派有一种划分，逻辑主义，连接主义，进化主义。
逻辑主义：传统人工智能基于逻辑推理，他们认为人工智能源于数理逻辑。
连接主义：人工神经网络即类脑计算，他们认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
进化主义：计算智能中以遗传算法，群集智能为核心的一类，他们认为人工智能源于控制论。
具体可参考人工智能学派简介类脑计算的三大特征∙低能耗o人类大脑的耗能量远远低于一台超级计算机的耗能量，一只老鼠的大脑能够以比一个模仿它大脑的计算机模拟系统快9000倍的速度处理信息，而且消耗更低的能量。
∙容错性o如果一个微处理器失去一根晶体管，它就不能用了，然而在人脑中，神经细胞的死亡是持续不断的，但这并不会给人脑带来灾难性的损害。
∙不需要编程o人脑通过和外界的交互，就能够随时学习并且更新升级，不需要依照某个笃定好的模板线性发展。
类脑计算发展至今最成功的案例：深度学习∙深度学习直接把大量的数据投放到算法中，系统就会自动利用这些数据学习、研究。
深度学习中的“训练”与“预测”过程对应的是人类大脑的“归纳”和“推测”过程。
要真正实现强人工智能，必须借鉴人脑的结构和学习思维模式，通过深度学习这样的方法进行模拟，通过仿生学思路实现人工智能的突破。
报告题目 类脑计算的问题与视觉认知
报告题目:类脑计算的问题与视觉认知报告人：郑南宁院士工作单位：西安交通大学摘要：大数据、远程自主系统和半自主系统的发展对计算能力和能效提出了更高要求，但集成电路芯片的性能将接近理论极限，使得基于冯·诺依曼结构的计算技术已无法满足需求；另外，深度学习方法虽在大规模图像分类、语音识别、人脸识别等领域取得惊人的进步，但深度网络模型与人类大脑相类比，存在巨大的局限性，深度网络只有“前馈”连接，缺乏逻辑推理和因果关系的表达能力、缺乏短时记忆和无监督学习能力，很难处理具有复杂时空关联性的任务。
这些问题促使我们去寻求新的计算模式。
而人类大脑有着自学习、联想、记忆和推理等功能，这些功能与其结构存在着对应关系，并且大脑的神经网络系统具有反馈机制，如视觉的“选择性注意”就来自于从高级“控制”脑区到初级视觉脑区的反馈信号。
类脑计算就是受上述脑功能和脑神经网络连接机制启发的一种计算架构，它以神经形态计算的模式来部分模拟大脑功能与其结构的对应关系和反馈连接，增强人工智能及其计算效率，而不是复制人类的大脑或简单地建造一种模拟神经元功能的芯片。
本报告围绕类脑计算(受脑启发的计算)的基本问题，结合作者研究团队的研究工作，介绍用于视觉认知信息处理和联想记忆模式识别的受脑启发的计算方法；讨论如何利用复杂的时空动态演化的网络系统来突破传统基于符号和概率的知识表达的局限性，实现用可塑的、动态的非线性关系网络来代替传统的基于定量数值的计算方法；以及可用于大规模神经网络计算的片上众核通信互联架构与软件支持环境的研究。
类脑计算是一场令人兴奋又感到望而生畏的艰难挑战，它的探索和形成需要严谨的理论、恰当的模型和深度的大脑数据分析，仅凭直觉我们无法做到对复杂、非线性的大脑功能有更深入的理解，也不可能真正实现面向实际问题求解的类脑计算。
个人简介：郑南宁，西安交通大学人工智能与机器人研究所教授、中国自动化学会理事长、中国认知科学学会创会副理事长、Member of the Governing Board of IAPR(国际模式识别协会)，IEEE fellow，中国工程院院士。
基于生物视觉启发的类脑算法
基于生物视觉启发的类脑算法基于生物视觉启发的类脑算法是近年来人工智能领域的重要研究方向之一。
它借鉴了生物视觉系统的复杂结构和功能，通过仿生学的思路实现了一种高效、灵活的视觉处理方法。
这种算法在计算机视觉、机器人技术、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景，并且对于解决传统计算机视觉算法中的一些难题具有重要意义。
生物视觉系统是自然界中最复杂和高效的感知系统之一，人类的视觉系统可以以惊人的速度和准确性处理视觉信息。
类脑算法通过研究生物视觉系统的工作原理，将其转化为数学模型和算法，从而实现了类似的感知和处理能力。
这种算法主要包括两个关键部分：感知和认知。
感知是类脑算法的核心，它对输入的视觉信息进行预处理和分析，从中提取出关键的特征。
生物视觉系统的感知过程可以分为多个层次，每个层次都负责不同的功能，例如边缘检测、颜色分析和运动感知等。
类脑算法模拟了这种层次处理的机制，通过一系列复杂的神经网络实现了对输入图像的特征提取。
这种算法具有较强的灵活性和适应性，能够处理各种不同的视觉任务。
认知是类脑算法的另一个重要组成部分，它对感知到的信息进行整合和理解，从而产生对环境的认知。
生物视觉系统中的认知过程涉及到高级的认知功能，例如目标识别和空间导航等。
类脑算法通过对大量感知和认知神经元之间的连接和激活进行模拟，实现了对复杂视觉任务的处理。
这种算法具有极高的灵活性和智能化程度，能够模拟出人类的认知能力。
类脑算法的应用前景十分广阔，可以用于解决传统计算机视觉算法中的一些难题。
例如，传统的图像识别算法往往对光线、角度等因素敏感，容易受到外界干扰。
而类脑算法通过模拟生物视觉系统对光照和角度变化的适应性，能够更好地处理这类问题。
此外，类脑算法还可以应用于自动驾驶技术中，通过对环境进行感知和认知，实现更安全可靠的自动驾驶系统。
总之，基于生物视觉启发的类脑算法是一种创新的人工智能算法，它借鉴了生物视觉系统的复杂结构和功能，实现了一种高效、灵活的视觉处理方法。
一种神经形态的类脑计算芯片设计及其应用研究
一种神经形态的类脑计算芯片设计及其应用
研究
近年来，人工智能技术得到了飞速发展，而神经形态类脑计算芯片正是其中的关键技术之一。
它模仿了大脑的神经元连接方式，能够实现复杂的辨认、控制和学习任务，被广泛应用于自动驾驶、智能机器人、语音识别等领域。
神经形态类脑计算芯片的设计基于生物神经元的结构和功能，即将神经元模型中的信号传递机制映射到硬件电路中。
与传统的计算机芯片相比，它拥有更高的能效、更强的适应性和较低的计算延迟。
此外，由于神经形态类脑计算芯片采用了神经元之间的并行传递方式，其运行速度也得到了极大的提升。
在应用方面，神经形态类脑计算芯片在自动驾驶、语音识别、机器人视觉等领域展现出了极高的应用价值。
例如，在自动驾驶领域，它可以通过分析路况图像、识别物体等方式，实现自主导航和车辆控制。
在机器人视觉领域，神经形态类脑计算芯片还可以帮助机器人对环境进行建模和定位。
当然，神经形态类脑计算芯片还面临诸多挑战，例如设计复杂、制造成本高、算法研究还需进一步深入等。
但相信随着科技的不断进步，这些难题都可以逐一被攻克，为人工智能技术发展带来越来越广阔的前景。
总之，神经形态类脑计算芯片作为人工智能技术的重要支撑，已经引起了广泛的关注和重视。
我们可以期待，在未来的日子里，它将会在各个领域产生出更加优秀的应用，让我们的生活变得更加智能、便捷和舒适。
脑指数计算公式
脑指数计算公式
脑指数计算公式：IQ = (智力年龄/实际年龄) × 100
智力年龄是指一个人的智力水平相当于多少岁的人，实际年龄是指一个人的真实年龄。
通过这个公式，我们可以计算出一个人的智商水平。
智商是一个人智力水平的衡量标准，它是通过智力测试来测量的。
智商测试包括语言、数学、空间、记忆、推理等多个方面，通过测试得出的智商分数就是一个人的智商水平。
智商高低对一个人的生活和工作都有很大的影响。
智商高的人通常能够更好地解决问题，更快地学习新知识，更容易适应新环境。
而智商低的人则可能需要更多的时间和精力来完成同样的任务，也更容易受到外界的影响。
但是，智商并不是一个人全部的能力和潜力的衡量标准。
除了智商，还有情商、创造力、领导力等多个方面也是一个人成功的重要因素。
因此，我们不能仅仅通过智商来评价一个人的能力和潜力。
智商也并不是一成不变的。
通过不断学习和训练，我们可以提高自己的智商水平。
因此，我们应该注重自我提升，不断学习和探索，提高自己的综合素质。
脑指数计算公式可以帮助我们了解自己的智商水平，但是我们不能
仅仅通过智商来评价一个人的能力和潜力。
我们应该注重全面发展，提高自己的综合素质，不断追求进步和提高。
面向类脑计算的脑仿真研究进展与展望
面向类脑计算的脑仿真研究进展与展望
王笑;洪朝飞;张宇豪;吴迅冬;唐华锦
【期刊名称】《人工智能》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】过去近百年的神经科学研究让我们对大脑的工作机制取得了初步的理解,脑仿真技术在其中发挥了关键性的作用。
未来脑仿真研究将在理解大脑工作机制、推进类脑计算与新一代人工智能的发展中发挥重要作用。
我们在这篇综述中,围绕面向类脑计算的脑仿真研究进展情况,从模型、仿真工具、皮层和神经环路功能模拟、脑疾病、与人工智能的互相促进等几方面进行阐述与分析,并对其未来发展趋势及有望取得突破的一些关键问题进行了展望,希望能够促进对类脑计算、脑仿真,以及人工智能交叉领域的研究兴趣。
【总页数】13页(P41-53)
【作者】王笑;洪朝飞;张宇豪;吴迅冬;唐华锦
【作者单位】之江实验室智能计算研究院智能计算硬件研究中心;浙江大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.上海市脑与类脑智能基础转化应用研究的现状及展望
2.面向人工通用智能的类脑计算
3.类脑计算技术发展与产业应用展望
4.面向人工通用智能的类脑计算
5.面向类脑计算的物理电子学专题编者按
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类脑智能算法的研究及应用
类脑智能算法的研究及应用随着人工智能领域的发展，类脑智能算法逐渐受到越来越多的关注。
类脑智能算法是指通过对仿生学研究、人类神经系统研究、认知科学研究等多个领域的深入探索来构建类似于人脑认知和信息处理的计算模型和算法体系。
本文将重点介绍类脑智能算法的研究及应用。
一、类脑智能算法的研究1. 仿生学研究仿生学是模拟生物体结构、功能及其作用机制所形成的一种新的学科领域，对于类脑智能算法的研究有着重要的作用。
仿生学研究主要关注生物体的结构与功能，并通过对这些结构与功能的深入探索，寻找一些可能应用于类脑计算的算法和计算模型，从而改进并优化人工智能算法。
2. 认知科学研究认知科学是研究人类大脑信息加工过程和心理学、语言学、哲学等多个学科交叉的一门学科。
认知科学的研究成果对于理解人类的思维机制以及开发类脑计算机有着重要的作用。
在认知科学的研究过程中，研究者发现了许多类脑智能算法所需要的主要元素，例如神经连接和微观结构等信息，这些元素对于构建类脑计算机体系极其重要。
3. 人工智能研究类脑智能算法的出现离不开人工智能的研究支持。
人工智能研究者们通过大量的实践和探索，积攒了许多珍贵的实战经验，并通过这些经验来改进和优化类脑智能算法的设计，从而让计算机更好地模拟人类的思维模式和处理信息的能力。
二、类脑智能算法的应用1. 人脸识别人脸识别是一个复杂而千变万化的过程，通过现代技术手段的运用，类脑智能算法在人脸识别领域中得到了广泛的应用。
通过对人脸特征进行学习和提取，类脑智能算法不仅能够有效地识别出人脸的各种特征，还能在真实环境中进行高效准确的识别。
2. 自然语言处理自然语言处理是指计算机对人类自然语言进行的语言理解和语言生成的过程，是人工智能领域中的重要分支。
类脑智能算法在自然语言处理中被广泛应用，通过对人类语言信息的学习，算法不仅能够快速准确地理解和处理人类自然语言，还能逐渐熟练地生成人工语言。
3. 机器人和无人驾驶机器人和无人驾驶技术正日益成熟，类脑智能算法在这些领域的应用也越来越广泛。
类脑计算_
1
CONTENTS
2
类脑计算的理念与实践 从脑机接口到脑机融合
神经形态认知计算 计算神经科学 深度学习处理器
类脑理念与实践
➢General AI 认知 ➢Narrow AI 感知
➢传统思想： ➢认知科学了解大脑意识的形成 ➢模仿人脑设计算法( Empirical )
➢当前思想： ➢神经生物学了解大脑结构 ➢结构仿真形成一定规模的神经元网络 ➢再思考可以做什么( Heuristic )
23
深度学习处理器
PuDianNao 关注数据局部性 设计专用功能器件
三根柱子： InstBuf 指令缓存 HotBuf ColdBuf
常见运算：
向量内积 向量距离
计数
非线性函数
排序
24
深度学习处理器
ShiDianNao 集成在摄像头中的视觉处理器 直接对输入图像进行识别理解 消除DRAM读写操作 ? DaDianNao + 可编程VLIW处理器结构
1个忆阻器可以模拟一个突触的行为。 当前集成水平可以达到10GB/cm^2存储密度（近似人脑神经元密度），主频
200MHz（比人脑脑电频率快10^6倍），未来可达到500G/c计算
Spiking Neurons and Spiking Neural Network
3
类脑理念与实践
Deeper than Deeper
感知:
Perceptron LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet
认知：
BrainScaleS TrueNorth SpiNNaker
Bigger than Bigger
Neurons 4 million Neurons 16 million Neurons 460 million
类脑计算定义
类脑计算定义
类脑计算是一种模仿生物大脑处理信息方式的计算技术。
它旨在通过模拟大脑的神经网络结构和信息处理机制，实现更高效、灵活和智能的计算。
类脑计算的核心思想是利用神经网络、神经元和突触等生物大脑的基本组成部分来构建计算模型。
这些模型可以通过学习和训练来处理各种类型的数据和任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
与传统的计算技术相比，类脑计算具有以下特点：
1. 并行处理能力强：类脑计算可以同时处理大量数据，类似于大脑中的神经元可以同时进行信息处理。
2. 自适应性强：类脑计算模型可以通过学习和训练来适应不同的数据和任务，类似于大脑可以通过经验和学习来不断改进。
3. 能耗低：类脑计算模型的能耗通常比传统的计算机硬件低，因为它们可以利用生物大脑的高效信息处理机制。
4. 容错性高：类脑计算模型具有较高的容错性，因为它们可以通过分布式的方式进行信息处理，类似于大脑中的神经元可以通过冗余连接来实现容错。
总的来说，类脑计算是一种具有巨大潜力的计算技术，它可以为人工智能、机器学习和神经科学等领域带来新的突破和发展。
类脑计算
computing)为类脑计算提供了一种新的思路，核心是使用更接近于生物神经工作机制的脉冲神经元(spiking neuron)模型，并且在计算过程中，信息都采用脉冲编码，其硬件实现的芯片在体系结构上也有别于擅长精确数值计算的CPU/GPU。
类脑计算在最近几年引起关注有多方面的原因。
从计算机体系结构的角度，由于传统半导体器件的尺寸逐渐接近其物理极限，摩尔定理难以为继，同时功耗问题也日渐突出，因此，研究人员正寻求新的非传统的计算机体系结构；从智能信息处理的角度，人工智能虽然取得了很大进展，并在许多特定领域得到了广泛应用，但智能程度依然极为有限，与人的智能依然相差甚远，理论与方法上亟待出现新思路与新突破。
作为自然界几十亿年进化的产物，人脑具备许多特点，例如，与芯片需要一个全局时钟频率驱动计算不同，大脑以异步的、事件驱动的方式进行工作；传统计算机的冯·诺伊曼体系结构中，内存与计算是显式分离的，而大脑的记忆与计算是紧密融合在一起的。
这些都促使我们思考，通过对大脑的结构与工作原理进行模仿，是否有可能创造出更省电、更高效、更智能的计算系统？在本期专题中，我们邀请了多名国内外的知名专家撰文，介绍类脑计算领域的最新进展，讨论类脑计算面临的机遇和挑战。
由于篇幅所限，我们以探讨类脑计算中脉冲神经网络(spiking neural networks)软硬件方面的工作为主。
浙江大学副教授顾宗华等撰写的《神经拟态的类脑计算研究》一文从神经拟态的类脑计算的基本思想、发展历史出发，对脉冲神经元建模、脉冲神经网络的训练方法、代表性类脑计算项目、类脑传感器、脑机融合等进行了分析，并讨论了类脑计算的未来发展态势。
类脑计算最终的表现形式是芯片或计算机。
如何在硬件上实现生物神经网络是一个极具挑战性的技术难题。
美国匹兹堡大学副教授陈怡然等撰写的《基于新型纳米器件的类脑计算系统》一文以近年来，类脑计算引起了国内外的广泛关注。
在学术界，欧盟2013年初批准的人脑计划，将类脑计算研究推向一个新的高度；在工业界，以IBM为代表的类脑芯片的研制拉开了类脑计算产品化的序幕。
类脑计算
类脑计算作者：危辉来源：《科学》2016年第05期随着神经生物学研究中实验手段的不断进步，科学家对神经系统结构与功能的认识也在不断深入。
由于神经系统是智慧的根本物质基础，因此相关基础研究的进步自然就带动了其他应用学科的发展。
其中，神经生物学发现对人工智能研究的影响令人关注。
毕竟人工智能最根本的目标就是让机器能够像人类大脑一样聪明地工作，这其实就是类脑计算，一个不算新，但又被不断刷新的领域。
人类大脑是目前自然界已知的，在问题求解、推理、决策、理解、学习等智能行为方面最为高效、最为优异的生物进化产物。
它的运行机制对自动化、计算机等的研究群体而言富有吸引力，毕竟人类一开始称计算机为电脑的原因就在于希望计算机能够像大脑那样工作。
基于此初衷，研究人员自然而然地试图模仿大脑功能层面和结构层面的运行原理。
类脑计算、脑机接口和脑信息学顾名思义，类脑计算就是“要像人类大脑那样进行计算”。
其较为严格的定义是，一种模仿神经生理学和生理心理学机制，为某种智能应用设计实现方法的研究。
它是人工智能研究的一个子集，针对智能仿真及其应用，研究内容涵盖计算机科学、自动化和控制论范畴的算法设计和系统实现等。
在人工智能发展史中，联结主义学派所走的研究路线就属于类脑计算，那些人工神经元网络模型，如多层感知机模型、自组织特征映射模型、联想记忆模型等就是典型代表。
当下，机器学习研究领域炙手可热的深度学习模型可视为此领域的最新发展。
人工智能领域中，与大脑研究相关还有两个研究分支，一个是基于脑电信号的脑机接口，另一个是脑信息学。
尽管它们也关系到大脑，却不属于类脑计算的范畴。
原因有两个：一是研究目标不同。
例如，脑连接组计划针对的是神经科学范畴的问题，尝试利用现成的数据挖掘算法来发现不同脑区的关联性，而类脑计算解决的是算法和自动化系统实现问题。
二是研究方法不同。
脑机接口和脑信息学通常对取自大脑的数据施加来自计算机科学领域的机器学习或数据挖掘算法的现成方法，这些方法本身不是研究对象，只是多种可供选择的手段。
类脑计算系统[发明专利]
![类脑计算系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/583d148368dc5022aaea998fcc22bcd126ff42ab.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201611032487.7(22)申请日 2016.11.18(71)申请人 上海磁宇信息科技有限公司地址 201800 上海市嘉定区城北路235号二号楼二层(72)发明人 戴瑾 (74)专利代理机构 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287代理人 于晓菁(51)Int.Cl.G06N 3/063(2006.01)(54)发明名称类脑计算系统(57)摘要一种类脑计算系统，包括一个以上神经元和一个以上MTJ突触，MTJ突触包括记忆MTJ和参考MTJ；MTJ突触的输出端连接到类脑计算系统中输入电荷的神经元，MTJ突触的输入端连接到类脑计算系统中输出电荷的神经元；MTJ突触的输出端被置于基准电位，记忆MTJ适于接收来自所述MTJ突触的输入端的第一脉冲，参考MTJ适于接收来自MTJ突触的输入端的第二脉冲，第一脉冲与第二脉冲同时发射，形状相同且符号相反；神经元之间通过MTJ突触连接起来；所有MTJ突触各自包含的参考MTJ都在同一约定的状态上；神经元包括电荷积分器、脉冲发生器以及分别与电荷积分器和脉冲发生器相连的模式控制器。
本发明技术方案能有效缩减突触的面积，扩展类脑计算系统所集成芯片的规模，以及降低功耗。
权利要求书2页 说明书11页 附图5页CN 108073982 A 2018.05.25C N 108073982A1.一种类脑计算系统，其特征在于，包括：一个以上神经元和一个以上包含MTJ的MTJ突触，所述MTJ突触包括记忆MTJ和参考MTJ；所述MTJ突触的输出端连接到所述类脑计算系统中输入电荷的神经元，所述MTJ突触的输入端连接到所述类脑计算系统中输出电荷的神经元；所述类脑计算系统处于正常工作模式时，所述MTJ突触的输出端被置于基准电位，所述记忆MTJ适于接收来自所述MTJ突触的输入端的第一脉冲，所述参考MTJ适于接收来自所述MTJ突触的输入端的第二脉冲，所述第一脉冲与第二脉冲同时发射，形状相同且符号相反，所述第一脉冲和第二脉冲的电压差由所述基准电位以及对所述MTJ突触的读取电压所确定；神经元之间通过所述MTJ突触连接起来；所有MTJ突触各自包含的参考MTJ都在同一个约定的状态上。
脑与语言的协同研究及类脑语言计算
脑与语言的协同研究及类脑语言计算一、引言语言是人类沟通思想、表达情感的重要工具，而人类大脑在语言的理解和产生中起着至关重要的作用。
对脑与语言之间的协同关系进行深入研究，不仅可以揭示人类思维的奥秘，还有助于改善自然语言处理技术的效果。
近年来，类脑语言计算作为一种新兴的研究方向，将神经科学与计算机科学相结合，试图通过模拟人类脑的语言处理机制来实现更高效、更准确的自然语言处理。
本文将探讨脑与语言的协同研究，并介绍类脑语言计算的原理和应用。
二、脑与语言的协同研究1. 脑区定位和语言功能神经科学研究发现，大脑中有多个与语言相关的区域，包括布洛卡区、直角回、颞叶等。
这些脑区在语言的理解和产生中发挥着不同的作用，而脑成像技术可以帮助我们更好地探索这些区域的功能和相互关系。
2. 语言的认知神经机制人类在听、说、阅读和写作等语言活动中涉及到多个认知神经机制，比如语音处理、语义理解、句法分析等。
研究人员通过观察脑电图、功能磁共振成像等方法，揭示了这些认知神经机制的特点和相互关系。
3. 脑机接口研究脑机接口技术旨在将大脑的神经活动转化为计算机可以识别和处理的信号，实现人与计算机之间的直接交互。
通过脑机接口技术，研究人员可以利用脑电波等信号来控制计算机生成语音，实现人类思想的直接表达。
三、类脑语言计算的原理和应用1. 类脑神经网络模型类脑语言计算利用神经网络来模拟人脑的语言处理机制，其中深度学习模型是一种常用的方法。
通过训练神经网络，使其具备自动学习和理解语言的能力，从而实现自然语言处理任务，如机器翻译、情感分析等。
2. 自然语言处理应用类脑语言计算在自然语言处理领域有着广泛的应用。
例如，在机器翻译任务中，通过将句子分解成词语，然后利用类脑神经网络模型进行词语之间的关联建模，可以实现更准确的翻译结果。
类脑语言计算还可以应用于情感分析、文本生成等任务，提升自然语言处理的效果。
3. 类脑神经芯片技术随着硬件技术的不断发展，研究人员开始探索利用类脑神经芯片来实现更高效的语言计算。
基于神经元指令编码的类脑计算系统和计算方法[发明专利]
![基于神经元指令编码的类脑计算系统和计算方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/7c52635300f69e3143323968011ca300a6c3f629.png)
专利名称：基于神经元指令编码的类脑计算系统和计算方法专利类型：发明专利
发明人：马德,孙世春,李一涛,胡有能,金孝飞,陆启明,潘纲
申请号：CN202210298594.3
申请日：20220325
公开号：CN114399033A
公开日：
20220426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于神经元指令编码的类脑计算系统和计算方法，包括脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括多个神经元节点；还包括：神经元指令编码单元，用于通过编码方式指定神经元指令执行时需要的参数、参数排列方式以及参数使用方式中的至少一种；参与计算的神经元节点依据神经元指令编码单元形成的神经元指令并结合自身参数值执行计算。
该类脑计算系统和计算方法通过编码神经元指令实现对不同神经元的计算控制，兼具各神经元集群的计算功能特异性和通用性，且能实现对不同神经元的扩展计算。
申请人：浙江大学,之江实验室
地址：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
国籍：CN
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代理人：曹兆霞
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基于生物视觉启发的类脑算法
基于生物视觉启发的类脑算法人类的视觉系统是一种非常复杂而高效的信息处理系统，它能够快速地识别和理解环境中的图像和场景。
在过去的几十年里，科学家们一直试图模拟人类视觉系统，以便开发出更智能的计算机视觉算法。
基于生物视觉启发的类脑算法就是其中的一种方法，它通过借鉴和模仿生物视觉系统的工作原理来改进计算机视觉的性能。
生物视觉系统的核心是大脑中的视觉皮层，它由多个层次的神经元组成，并通过它们之间的连接形成复杂的神经网络。
每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并根据一定的权重对这些输入进行加权和求和，然后通过一个非线性激活函数产生输出。
这种层层处理的方式使得视觉信息可以逐渐地被提取和抽象化，从而实现对图像的识别和理解。
基于生物视觉启发的类脑算法的核心思想就是模拟这种层次化的信息处理过程。
它将图像输入分成多个小区域，并在每个区域上构建一个类似于神经元的处理单元。
这些处理单元之间通过连接进行信息传递，从而实现对图像的分析和理解。
与传统的计算机视觉算法相比，这种基于生物视觉启发的类脑算法能够更好地处理图像中的噪声、变形和遮挡等问题，并且具有更高的鲁棒性和泛化能力。
在这种类脑算法中，每个处理单元的工作方式类似于生物神经元。
它们接收来自周围区域的输入，并根据一定的权重进行加权和求和，然后通过一个非线性激活函数产生输出。
这些权重可以通过学习的方式进行调整，以便使得处理单元能够更好地对不同的图像模式进行区分和分类。
通过多层的处理单元的组合，类脑算法可以实现对图像的多层次抽象和理解，从而更好地完成各种计算机视觉任务。
基于生物视觉启发的类脑算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如，在目标检测和识别任务中，这种算法能够更好地处理复杂的场景和变化的光照条件，从而提高检测和识别的准确性和鲁棒性。
此外，类脑算法还可以用于图像分割、图像生成和图像特征提取等任务，都取得了不错的效果。
尽管基于生物视觉启发的类脑算法在计算机视觉领域取得了一些进展，但仍然存在一些挑战和问题。
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基于脑连接信息的脑区划分
功能连接
解剖连接
脑网络组图谱在类脑计算中的应用
大脑区域划分
可能应用
布洛卡区与维尼克区
自然语言处理
颞叶视觉皮层 顶叶皮层
复杂图形识别 空间位置信息处理
额叶皮层
在线决策系统
海马及内嗅皮层
时域信息整合与导航
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
l Learning level: How the system gradually learns to do what it does
l computational level: what does the system do why does it do these things
l algorithmic/representational level: how does the system do what it does
l implementational/physical level: how is the system physically realised
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
揭示脑功能进化的过 程和原理
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
明确宏观尺度的基本功能单元：脑网络组图谱
（蒋田仔研究员团队）
传 统 解 剖 学 方 法
标本组织切片现 代 脑 成来自像 方 法活体多模态脑成像
Brodmann's atlas 1909 (52 areas)
JU-Brain(近20年的工作，完成70%，120 areas)
基于细胞构筑的脑区划分
Brainnetome atlas (Version 1.0, 306 areas)
相关研究进展（2）
Mnih et al. Nature 2015
临界态网络处理时序信息
Long short-term memory network
利用自组织临界网络实现状态的 自适应调节，提升时序信息处理 能力.
类脑计算系统的应用
探索类脑人工智能在智能机器人、自动 驾驶、大数据处理、精准医疗、智能制 造等领域的应用。
明确脑信息处理 的重要原理和过程
揭示脑功能进化的过 程和原理
阐明神经网络通过进化过程不断完善 的机制，为实现持续自组织演进的类脑计 算系统提供借鉴
研究如何将先验知识压缩及注入神经网络
目前的人工神经网络不依赖于先验知识
V. S.
脑网络出生时即蕴含了大量的先验知识
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
l algorithmic/representational level: how does the system do what it does
l implementational/physical level: how is the system physically realised
David Marr (1945- 1980)
类脑计算
树突
突触
轴突
动作电位
David Marr (1945- 1980)
l Learning level: How the system gradually learns to do what it does
l computational level: what does the system do why does it do these things
Yu S. et al. 2013
视皮层神经元网络的结构与功能
l 运用复杂网络分析，首次发现视觉皮层神经元网络小世界结构 l 小世界特性与视觉皮层方位选择性密切相关 l 有利于神经元通过同步活动进行视觉信息的整合
Yu etYualS.. e2t0a08l. 2013
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
揭示脑功能进化的过 程和原理
阐明执行脑功能的基本结构单元，为 类脑计算的体系结构设计提供生物学基础
相关研究进展
Eliasmith et al. Science 2012
相关研究进展
Eliasmith et al. Science 2012
现在对于脑功能模块的划分过于粗糙， 需要更加精细准确的脑分区图谱
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
揭示脑功能进化的过 程和原理
类脑计算系统的设计和实现 类脑计算系统的应用
发展前景
Nick Bostrom
发展前景
经济总量倍增时间
农业革命 工业革命 智能革命
农业革命前 农业社会 工业社会 智能化社会
22 万年 909 年 6.3 年 14 天
相关研究进展
Vinyals et al. Axiv. 2014
相关研究进展
Vinyals et al. Axiv. 2014
相关研究进展
Vinyals et al. Axiv. 2014
相关研究进展
即便是对于脑信息处理的部分认 识，运用于合适的领域，也能有 重要的作用。
Vinyals et al. Axiv. 2014
揭示脑功能进化的过 程和原理
阐明脑网络信息存储、传递及处理的 动态过程，为建立类脑计算的理论与算法 奠定基础；
大脑皮层的临界状态研究
首次证明脑网络活动位于热 力学临界态附近,为理解这些 现象提供了一个统一的框架 l 对整体状态的有效调节 l 系统信息表征能力最大 l 对外界刺激最敏感 l 位于混沌与有序的边缘
明确脑信息处理 的重要原理和过程
揭示脑功能进化的过 程和原理
类脑计算系统的设计和实现
设计类脑信息处理系统的体系结构及硬件方 案、研发类脑算法和软件，研制高效率、低能耗 的信息处理系统，突破现有计算系统和信息技术 面临的瓶颈
相关研究进展（1）
Neuromorphic 芯片 （分布式处理，事件驱动, 低耗能，小体积） Merolla et al. Science 2014
Bostrom 2014
shan.yu@