清华大学紧跟热门 将建设脑与类脑智能领域科创

该论坛由复旦大学类脑智能科学与技术研究院、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、复旦大学科学技术研究院等承办。伦敦大学高等研究院感知学习中心主任Colin Blakemore、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心主任蒲慕明、英国帝国理工学院教授陆永青等做了主旨报告。

主题论坛为期两天,将于9月18日、19日两天在复旦大学光华楼举行。多位知名科学家将围绕“基因、可塑性和神经计算”“突触可塑性与机器学习”“用多尺度和多模态数据窥视你的大脑”“透过大脑来理解皮层计算”“多模式空间遥感的智能反演”“可重构系统的研究进展”“智能视频识别的十大挑战”“视频监控中的人员在识别”“交互式机器人的未来”等前沿话题在主题论坛上展开精彩讨论。

“就像当年我们建立很多具有前瞻性的先进交叉学科研究一样,要突破传统的学科和专业的局限,才能开辟新的研究领域,开发新的发展方向。”张旭说。

脑科学与人工智能的结合是现今的科技热点。脑启发智能算法的崛起催生出新一代类脑人工智能系统,为疾病诊断、智能机器人等产业带来新的发展机遇。9月18日,2018世界人工智能大会——类脑人工智能主题论坛:“脑智融合,合作创新”在复旦大学光华楼举行。

金力出席新闻通气会并介绍了复旦大学人工智能学科整体布局情况。类脑智能科学与技术研究院副院长林伟,复旦大学智能机器人研究院院长甘中学,类脑芯片与片上智能系统研究院院长史传进,信息科学与工程学院院长郑立荣,计算机科学技术学院、大数据学院、大数据研究院副院长薛向阳先后介绍了各院系、机构关于人工智能研究的最新进展。

张旭告诉记者,类脑人工智能是分布式的社会集体创新的一个结合点。目前,上海也正在组建脑科学与类脑研究中心,一方面满足国家科技战略发展的需求;另一方面,打造一个研究开发平台和人才汇聚知识交融的平台。

蒲慕明介绍,神经元有各种种类,有长时程和短时程的可塑性,部分调节性的神经元对强化学习十分有用。在神经网络中,突触的传输有很多的延迟情况。这对于未来的机器学习有很多学习意义。

广东11选5代理 1

“把大脑完全研究清楚,再来考虑人工智能,这太晚了。”在蒲慕明看来,机器学习网络的架构也可以像脑网络一样被学习塑造。此外,机器学习网络还可以借鉴人脑中的许多其他特性,例如,对信号做不同处理可以同时存在,单元之间的连接也可以是多样化的,不但可以前馈,也可以有反馈和侧向连接。

Colin Blakemore认为,在基因上相似的人,他们的大脑也具有很强的相关性。有人对同卵和异卵双胞胎作了研究,发现大脑灰质厚度的相似性在同卵双胞胎中大得多,但是额外皮质的相似性在同卵双胞胎中并不高。这一现象与大脑可塑性有关。例如,在记忆过程中,大脑会不断地改变。

复旦大学还将在光华楼二楼志和堂设置互动展示区,展示中医四诊机器人、健康顾问机器人amika、自动驾驶物流配送机器人、便携式警用人车智能识别设备与系统、“不倒翁”知识问答系统等复旦大学在人工智能领域的最新科研进展与成果。

“我们永远不可能造出一模一样的大脑,全覆盖的模拟仿生大脑可能性也很小,只可能实现更加接近的仿生。”张旭表示,类脑就是最大范围的包容性,将脑科学或神经科学的一些基本原理以及脑运行的基本原理,应用于智能器械芯片、神经网络计算、智能机器人等结构和功能设计上。

“前面的嘉宾讲到大脑是可塑的,也是可重构的,但今天我要讲的是有可重塑性属性的计算机,希望能为计算机科学家和大脑研究者提供一些灵感”,陆永青说。

2013年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授迈克尔·莱维特(Michael Levitt),英伟达集团首席科学家及高级副总裁、斯坦福大学电子工程与计算机科学教授比尔•戴利(Bill Dally),英国帝国理工学院教授陆永青,英国伦敦大学高等研究院感知学习中心主任科林·布莱克莫尔(Colin Blakemore),中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明,冯建峰等知名科学家将出席主题论坛并作报告。据介绍,本次类脑人工智能主题论坛共邀请到报告人39位,包括9位主题论坛报告人,30位子论坛报告人。

广东11选5代理 2

伦敦大学高等研究院感知学习中心主任、英国皇家学会会士、中国工程院外籍院士Colin Blakemore作了“基因,可塑和神经计算”主旨报告。他首先阐释了不同动物大脑功能的进化和突变的基本情况。他提到,现代人类的大脑的很多功能,在过去的五百年里是很难想象的,那是因为我们的大脑容量不断增长。他认为4000至5000年前出现书写和阅读是人类大脑功能增长的非常重要的节点。

复旦大学校长、中国科学院院士许宁生,复旦大学副校长、中国科学院院士金力,复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰,复旦大学智能机器人研究院院长甘中学将应邀出席2018年世界人工智能大会开幕式。复旦大学是全球高校人工智能学术联盟发起单位之一,许宁生还将代表学校参加全球高校人工智能学术联盟成立仪式并揭牌。据悉,会议期间,复旦大学还将推进一系列重要合作项目签约落地。

在日前召开的2018腾讯WE大会上,蒲慕明表示,如何从脑启发的这个概念来设计新的计算模式、新的类似人脑神经元结构的器件、芯片,甚至是机器人,都是今后需要解决的问题。

英国帝国理工学院教授、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会会士陆永青做了“可重构系统的研究进展”主旨演讲。

此外,由复旦大学承办的主题为“智时代·机器人·启未来”2018创新与新兴产业发展国际会议新一代信息技术与产业分会将于9月20日在上海国际会议中心举行。

“AI无论是原理性设计,比如智能芯片或智能机器,还是工程化设计等,都将与脑科学合作得越来越密切。”张旭表示,智能技术发展面临新瓶颈,需要从脑科学和神经科学获得启发。而智能技术的发展也有助于脑科学取得进一步突破,比如深度学习神经网络处理器、语音识别及多语种翻译技术等。

复旦大学校长许宁生在致辞中表示,复旦大学将承担脑与类脑智能转化研究,建设脑与类脑智能领域的具有全球影响力的科创中心。他期待人文与社会科学与人工智能领域的结合。

新闻中心讯 脑科学和人工智能是当今国际科技前沿热点,结合神经生物学原理发展的脑启发智能算法应用迅速崛起,催生了新一代类脑人工智能系统,为疾病诊断、智能机器人、通用人工智能等战略性新兴产业带来巨大的发展机遇,成为全球产业发展和升级新的爆发点和增长点。9月17日至19日,2018世界人工智能大会将在上海西岸举办。

人工智能虽然发展得如火如荼,但总有一个界限无法逾越,那就是拥有人类大脑的思维能力。例如拥有卷积神经网络技术的AlphaGo,下棋之外的能力或许连婴儿都不如。

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心主任、中国科学院院士、美国科学院院士蒲慕明作了“突触可塑性与机器学习”主旨报告。他指出,大脑中有海量的突触,有不同种类的神经元细胞,不同的神经元又有不同的结构和功能。大脑会随着外界的刺激做出改变,可塑性就是一个非常好的体现。一旦电信号进入人的神经网络,就会对神经元和突触产生结构改变,比如其物理性状和结构方式。他介绍了中国、加拿大等国科学家在神经突触领域的研究发现。

9月13日,复旦大学召开2018世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛暨复旦大学人工智能近期科研进展新闻发通气会,宣布“脑智融合,合作创新”2018世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛将于9月18至19日在复旦大学举行。

不过,蒲慕明与张旭都坦言,脑科学与AI要想融合发展,目前来说仍很困难。

陆永青首先介绍了计算机科学中的FPGA系统(Field-Programmable Gate Array,即现场可编程门阵列)。通过FPGA,研究者能够做基因数据的分析、金融数据的模拟,包括微软和亚马逊在内的很多大公司都在数据中心使用FPGA。他还展示了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像识别领域的应用。他希望能开发出一种工具,为对计算机不了解、对硬件不熟悉的神经科学家设计出适合他们的类神经网络系统。

主题论坛期间,复旦大学还将举办“类脑芯片与智能系统论坛暨第二届上海智能电子与系统学术研讨会”“计算机—高性能人工智能系统子论坛”“大数据智能子论坛”“新氦—类脑智能子论坛”“AI 医疗健康:医疗行业的创新时代”“智能,变革,预见—卿云子论坛”等六个子论坛。据介绍,类脑人工智能主题论坛由复旦大学类脑智能科学与技术研究院承办,六个子论坛分别由复旦大学信息科学与工程学院、计算机科学技术学院、大数据学院、上海新氦类脑智能科技有限公司、复旦大学宁波研究院和上海复旦智能产业研究院承办。

AI怎样向人脑学习?

电工电气网】讯

机器会不会比人类更聪明?

业界普遍认为,AI未来的演进方向就是计算智能、感知智能和认知智能,在此期间,真正需要突破的就是让计算机理解、思考和进行自我学习,脑科学则为发展类脑计算系统和器件、摆脱传统计算机架构的束缚提供了重要的依据。

为此,我国也开始加强“AI 脑科学”方面的团队建设,例如中科院脑科学与智能技术卓越创新中心就是一个跨学科、跨院校的组织,通过团队合作和学科交叉融合,解决在脑科学和类脑智能技术两个前沿领域的重大问题。

人脑是宇宙中最为复杂的系统之一,人脑学会了一件事就能够举一反三,而这正是AI难以企及的能力。“人工智能的前沿就是类脑人工智能,因为只有人类大脑才是智能的最高点,是在进化过程中发挥到最高极限的智能。”蒲慕明对记者说。

类脑是AI的前沿

“机器学习完全靠的是监督学习,而人脑不是。人脑的网络可以在学习过程中不断地修剪、改变,它有另外一套非监督学习的办法,能有效地找到最佳、最有可能成功的途径。所以,我们要从人脑的非监督学习去看高效低能量的网络结构到底是怎么回事。”蒲慕明说。

张旭课题组目前要做的事情就是突破一系列基于神经网络的智能关键技术。通过脑感知功能图谱和中国人脑分子、结构和功能图谱,加强脑影像技术装备、神经网络关联技术、智能基础部件的研发以及构建最后的智能系统。

而要想理解大脑是怎么工作的,就需要一个精准的大脑“地图”,即脑联接图谱。人脑有1000亿个神经元,脑联接图谱是认识脑和发展类脑人工智能技术的重要基础。

清华大学紧跟热门 将建设脑与类脑智能领域科创中央广东11选5代理。复旦大学在世界上首次构建了大脑的动态图谱,发现了脑网络的可变性,这意味着人类可以控制大脑的可学习性;比如发展了脑机融合技术,实现了大脑的功能精准调控。

“在神经网络关键技术方面,寒武纪、科大讯飞等都参与了研发。我们从模型的认知技术到智能及其制造上,都有研发结果和原理上的突破。”张旭介绍说。

“机器不会犯小错,但会犯大错,而人脑相反,如何参考人脑模型对AI进行更多改善和提升,是未来研究的一个方向。”张建伟说。

交叉融合并不容易

11月23日,在于北京召开的2018年中关村生命科学园发展论坛上,中国科学院院士、中科院上海分院副院长张旭对《中国科学报》记者表示,在全球大视野下,脑联接图谱在未来几年内将会产生系统性的研究成果,从而更精准地解析我们大脑的结构。

全球科学家日渐达成共识——要想突破AI的技术壁垒,就要在脑科学领域有所建树。脑科学与类脑研究也被列为我国《新一代人工智能发展规划》中的重要研究方向之一。

在一档《机智过人》的节目里,中科院深圳先进院认知中心主任张建伟找到监控中一个模糊的小女孩图像,让机器和警官进行辨认并指出小女孩的父母,结果机器犯了错误,而警官顺利通过孩子的画像锁定了两对父母,显而易见是人战胜了机器。

“AI未来要想进一步发展,就需要从脑科学得到启发。”作为中国“脑计划”的领军人物,中国科学院院士、美国国家科学院院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明就在全力推动AI与脑科学的融合发展。

清华大学紧跟热门 将建设脑与类脑智能领域科创中央广东11选5代理。“做AI或信息领域的人的背景、语言,跟做神经科学、脑科学的完全不一样,两个领域的人各讲各的话,讲出来的话对方还都听不懂。”在蒲慕明看来,两者要想融合在一起,AI就要理解脑科学的进展,脑科学也要理解AI到底是做什么的。

“这也意味着‘中国脑计划’的重要性。”蒲慕明表示,“中国脑计划”就是要解决上述基本环路的问题,即到底是什么样的网络造成这样有效的功能。“从这个有效的网络我们就可以设计有效的人工网络算法,或者是硬件、器件、芯片等,这就是未来的前景。”

可是,当我们根本没搞清人脑工作机理的时候,又如何仿照人脑开发AI呢?

不过,张旭告诉记者,目前还没有类似大脑智能的生物传感器、处理器和计算机,结合脑科学的神经网络解析,包括不同脑区之间的相互调配控制、资源利用,这些基础理论都有待进一步发展。从数学和计算科学来讲,无论更贴近大脑皮层结构网络的模型,还是更贴近计算的模型,都处在不断的研发过程中。

本文由广东11选5代理发布于广东11选5代理,转载请注明出处:清华大学紧跟热门 将建设脑与类脑智能领域科创