从脑网络到人工智能——类脑计算的机遇与挑战

• 作者: 余山
• 来源期刊: 科技导报
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 科技纵横
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 语种: 中文

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?

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余山	中国科学院自动化研究所	3	0	0.0	0.0