类脑和卷积神经网络什么关系
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类脑和卷积神经网络什么关系
最佳答案一、“类脑”概念
1. 在早期，类脑一般是指从软硬件上模拟生物神经系统的结构与信息加工方式。
随着软硬件技术的进步，以及神经科学与各种工程技术的多方面融合发展，脑与机的界限被逐步打破。尤其是脑机接口，在计算机与生物脑之间建立了一条直接交流的信息通道，这为实现脑与机的双向交互、协同工作及一体化奠定了基础。
随之，“类脑”的概念逐步从信息域自然地延伸到生命域。因此，以脑机互联这一独特方式实现计算或智能，也被归入“类脑研究”范畴。
2. 类脑研究是以“人造超级大脑”为目标，借鉴人脑的信息处理方式，模拟大脑神经系统，构建以数值计算为基础的虚拟超级脑；或通过脑机交互，将计算与生命体融合，构建以虚拟脑与生物脑为物质基础的脑机一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构与智能形态。我们不妨将类脑的英文称为Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿脑及融脑之意。其主要特征包括：
A.以信息为主要手段：用信息手段认识脑、模拟脑乃至融合脑；
B.以人造超级大脑为核心目标：包括以计算仿脑为主的虚拟超级脑，以及虚拟脑与生物脑一体化的超级大脑这两种形态；
C.以学科交叉会聚为突破方式：不单是计算机与神经科学交叉，还需要与微电子、材料、心理、物理、数学等大学科密切交叉会聚，才有更大机会取得突破。
3. 类脑研究的主要内容：
类脑研究要全面实现“懂脑、仿脑、连脑”，脑认知基础、类脑模拟、脑机互联三个方面缺一不可。因此，我们将类脑研究主要内容归纳为三个方面：信息手段认识脑、计算方式模拟脑、脑机融合增强脑（见图1）。其中，信息技术贯穿始终。
二、卷积神经网络
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。
2. 卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。
3. 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络 。
在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域 。
4. 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求 。
三 、二者关系
人工智能时代的到来，大数据可以提供给计算机对人脑的模拟训练，强大的算力可以支撑计算机能够充分利用大数据获得更多规律，进行知识的学习。
类脑智能做的面比较广，出发点是开发一个与人脑具有类似功能的模拟大脑出来，达到人类的智慧，深度学习只是其中的一个小小的分支，是对人脑研究的一个小成果，而类脑智能相对研究的比较宽泛和深入。
而卷积神经网络只是深度学习的代表算法之一。
与智能有关的脑机制都有哪些
最佳答案与智能有关的脑机制有类脑智能。
类脑智能又称为类脑计算，上世纪80年代末，美国科学家Carver Mead首次提出类脑计算的概念。类脑计算这一想法摆脱了传统的计算模式，模仿人类神经系统的工作原理，渴求开发出快速、可靠、低耗的运算技术。
类脑智能是人工智能的终极目标，但研究类脑智能不可能复制人的大脑。类脑智能希望通过研究人类大脑的工作机理并模拟出一个和人类一样具有思考、学习能力的机器人。
应用领域
1、工业领域：工业领域主要产品包括在锻造铸造、轮胎、仓储配送等自动化流水线上的作业机器人。
2、军工/公共安全：军工/公共安全特种作业机器人产品主要有：恐防暴机器人、应急救援机器人、侦察机器人、作战机器人以及战场运输机器人等；亚威股份。
3、医疗领域：康复机器人的热门产品主要有：微创外科手术机器人、肢体康复机器人、人工耳蜗、智能假肢等。
4、家用辅助领域：家用服务与教育娱乐机器人的热门产品主要有：清洁机器人、教育娱乐机器人、信息服务机器人等。
内容参考：百度百科-类脑智能、百度百科-类脑机器人
类脑智能离我们还远吗？
最佳答案据《合肥日报》报道，类脑智能就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制，研发出的“机制类脑、行为类人”的下一代人工智能系统。通俗来说，就是通过研究人脑，制造出模拟人脑思维的人工智能系统，打造“升级版”的人工智能。中国科学技术大学信息科学技术学院执行院长、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫表示，智能化是人类社会下一个技术形态的标志，而类脑则是人工智能发展的必要途径。类脑实验室理事会理事长、中国科学技术大学校长万立骏在接受新华网采访时也表示，“通过发展类脑智能可以揭示人脑信息处理的途径，有利于完备智能技术体系，推动我国智能产业发展”。
六个步骤将“模拟的人脑”变“人脑”
据央视网报道，类脑智能的发展面临着三大瓶颈，即脑机理认知不够清楚、类脑计算模型和算法不精确、计算架构和能力受制约。因此，研究类脑智能的过程中还面临着很多制约。但吴枫在接受《合肥晚报》采访时却表现得很有信心，他表示，“实验室”将通过研究脑认知与神经计算、类脑多模态感知与信息处理，实现类脑神经芯片与系统、类脑计算系统和量子人工智能的三大突破，最终形成类脑智能产业。有介绍，“实验室”的主要内容分以下六步：
1、对人脑进行大数据分析，更好掌握人脑的运行规律。
2、让“类脑”学会人脑的最基本功能，也就是让“模拟的人脑”学会视觉感知、听觉感知和语言处理，最终实现“类脑”的智能决策。
3、将类脑智能“装入”芯片并“批量生产”，应用到多领域中。
4、建立集成型的类脑计算平台，实现大规模并行计算。
5、以量子技术为依托，实现“人脑+电脑”的“双脑计算”，建立新型计算系统。
6、研制具备自主能力的类脑智能机器人。
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