“類腦”研究熱度猛增或促進人類終極進化
清華大學“類腦計算研究中心”近日舉行了揭牌儀式。信息、生物、材料、物理、微電子等7個院系的掌門人共同按動啟動鈕，多學科共同支持類腦研究。清華大學新任校長邱勇到場致辭。他表示，希望類腦計算推動跨學科的研究發展。 類腦計算研究中心學術委員會主任張鈸院士說，類腦計算比曼哈頓計劃更有挑戰性。研究中心主任施路平教授對“類腦計算系統”的概括是：借鑒人腦信息處理方式，可以實時處理非結構化信息、具有學習能力的超低功耗新型計算系統。 此前不久，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心正式成立，整體性啟動類腦智能研究。其目標是融合智能科學、腦與認知科學的多學科優勢，研究創新性的認知腦模型，實現類腦信息處理、類腦智能機器人等相關領域理論、方法與應用的突破。 據科技部基礎司有關人士透露，科技部正在做面向2030年的科學研究計劃，制定中國的腦科學和類腦研究方案，工程和生物研究將交叉融合。“中國腦計劃”將是我國正在籌備的6個重大科技專項中的一個。 ......閱讀全文
類腦計算：讓人工智能走得更遠
像人一樣思考，這是人們對人工智能和機器人的期待。大踏步前進的人工智能，似乎走到了十字路口。 “機器綜合智能水平和人腦相差較大，機器學習需要較多人工干預，不同人工智能模態之間交互協同較少……”近日，在香港召開的第S43次香山科學會議上，與會科學家細數當前人工智能發展面臨的瓶頸。 解鈴還須
B類先導專項“腦功能聯結圖譜與類腦智能研究”結題驗收
8月31日，中國科學院在北京召開B類戰略性先導科技專項“腦功能聯結圖譜與類腦智能研究”結題總體驗收會議。總體驗收專家組由中科院院士王志珍、賀福初、趙國屏、強伯勤、張鈸、郭雷等來自科研機構、高校、醫院的科技專家，以及來自科學技術部、財政部、國家衛生和計劃生育委員會、工業和信息化部等國家有關部門的管
余山：從腦網絡到人工智能——類腦計算的機遇與挑戰
2016年3月，AlphaGo與職業圍棋選手的對局引發了人們對于人工智能的高度關注。計算機在一個公認的非常復雜的計算與智力任務中，打敗了人類的頂尖選手，靠的是類人腦的智能嗎？從系統的結構看，AlphaGo結合了深度神經網絡訓練與蒙特卡洛模擬[1]。廣義的說，深度神經網絡是類腦的計算形式，而蒙特卡
楊雄里：我國亟待加強類腦人工智能研究
楊雄里 “目前，類腦人工智能技術正在快速推廣到互聯網、金融投資與調控、醫療診斷、新藥開發、公共安全等一系列關系到國計民生的重要領域，或將引發新一輪產業革命。”這是中科院院士、復旦大學腦科學研究院教授楊雄里日前在以“腦信息與人工智能”為主題的東方科技論壇上表達的觀點。 作為我國腦科學研究的有力推動
腦圖譜與類腦智能前沿論壇舉辦
論壇現場 海南大學供圖 12月27日，“CSIG圖像圖形中國行”走進海南大學，并舉辦腦圖譜與類腦智能前沿論壇。 國防科技大學教授胡德文、北京大學教授彭宇新、中國科學院自動化研究所研究員蔣田仔、北京大學教授林宙辰、海南大學教授殷明、北京郵電大學教授劉勇等受邀在會上作報告。中國科學院院士、海
大腦神經元的自反饋機制啟發更好的類腦人工智能
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/9/486144.shtm 近日，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心研究員曾毅團隊在《神經網絡》上發表了一項新研究，研究將來自生物腦神經元自身反饋以及興奮抑制性神經元平衡的啟發，融入類腦脈沖神經網絡的理
試管“迷你大腦”可用于研究腦褶皺
以色列魏茲曼科學院研究人員表示，他們找到在試管中培育微型大腦的方法，這種微型大腦可以產生類似人腦的褶皺，研究它可為分析和醫治小頭癥、癲癇和精神分裂癥等疾病開辟新道路。 現實生活中，每3萬個嬰兒中就約有1個嬰兒的大腦生來光滑無褶皺，其成長過程中面臨重大疾病的威脅，壽命也較正常嬰兒短很多。
新型人工突觸可用于高度擴展的類腦計算
科技日報北京12月28日電 （記者張夢然）據最新一期美國化學會期刊《應用材料與界面》報道，新加坡科技與設計大學（SUTD）研究團隊開發出一種基于二維（2D）材料的新型人工突觸，能用于可高度擴展的類腦計算。模仿人腦功能的類腦計算因其在人工智能中的功能應用和低能耗而引起科學界的廣泛關注。像人腦一樣，為了
9年“孕育” 類腦認知智能引擎“智脈”誕生
?曾毅團隊?受訪者供圖近日，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心研究員曾毅團隊發布了歷時9年打造的全脈沖神經網絡的類腦認知智能引擎“智脈”(Brain-inspired Cognitive Engine，以下簡稱BrainCog)，并進行全面開源開放，助力自然智能的計算本質探索和新一代人工智能的發
類腦信息處理研究取得進展
近期，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心類腦信息處理（BRAVE）研究組，在研究員張兆翔的帶領下，在借鑒生物神經結構、認知機制與學習特性的神經網絡建模與類人學習研究中取得了一系列突破性進展。該研究組在“視聽模態的生成、融合”以及“智能體之間的知識遷移”取得了重大突破，系列成果發表在AAAI