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类脑计算又被称为神经形态计算（NeuromorphicComputing）。它不仅是学术会议关注的新热点，产业界也在探索之中。
11月中旬，英特尔官网公布了一则新闻：埃森哲、空中客车、通用电气和日立公司加入英特尔神经形态研究共同体（INRC），该共同体目前已拥有超过75个成员机构。
假如说，当下人工智能发展浪潮正波涛汹涌的话，类脑计算就是浪潮之下的洋流。虽不太引人细致，将来却有可能改变人工智能发展趋势。
缘故原由之一是，深度学习虽在语音识别、图像识别、天然语言理解等领域取得很大突破，并被广泛应用，但它必要大量的算力支持，功耗也很高。
“我们盼望智能驾驶汽车的驾驶水平像司机一样，但如今显然还达不到。由于它对信息的智能判断和分析不够，功耗也特别很是高。”清华大学微纳电子系教授吴华强告诉科技日报记者淘宝培训，人工智能算法训练中间在实行义务时动辄消费电量几万瓦甚至几十万瓦，而人的大脑耗能却仅相称于20瓦左右。
北京大学计算机科学技术系教授黄铁军也举了一个生动的例子：市场上应用深度学习技术的智能无人机已经十分灵巧，但从智能程度上看，却与一只苍蝇或蜻蜓相差甚远，尽管体积和功耗比后者高许多。
到底什么是类脑计算，它又凭什么赢得学术界和产业界的宠爱？
“类脑计算从结构上寻求设计出像生物神经网络那样的体系，从功能上寻求模仿大脑的功能，从性能上寻求大幅度超越生物大脑，也称神经形态计算。”黄铁军接受科技日报记者采访时说。
类脑计算试图模仿生物神经网络的结构和信息加工过程。它在软件层面的尝试之一是脉冲神经网络（SNN）。
如今深度学习一样平常通过卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）来实现。“CNN和RNN都属于人工神经网络，其中的人工神经元，至今仍在使用上世纪40年代时的模型。”黄铁军说潍坊网络公司，虽然如今设计出的人工神经网络越来越大，也越来越复杂，但从根本上讲，其神经元模型没有太大改进。
另一方面，在深度学习人工神经网络中，神经元之间的连接被称为权值。它们是人工神经网络的关键要素。
而在脉冲神经网络中，神经元之间却是神经脉冲，信息的表达和处理通过神经脉冲发送来实现。就像我们的大脑中，有大量神经脉冲在传递和流转。
黄铁军告诉记者，因为神经脉冲在一直地传递和流转，脉冲神经网络在表达和处理信息时，比深度学习的时间性更凸起，更加适合进行高效的时空信息处理。
也有人从硬件层面去实现类脑计算，比如神经形态芯片。
2019年7月，英特尔发布新闻称，其神经形态研究芯片Loihi实行专用义务的速度可比通俗CPU快1000倍，服从高10000倍。
“在对信息的编码、传输和处理方面，我们盼望从大脑机制中获得启发，将这些想法应用到芯片技术上，让芯片的处理速度更快、水平更高、功耗更低。”吴华强也在进行神经形态芯片相干研究，他告诉科技日报记者。
吴华强介绍，在传统的冯·诺依曼架构中，信息的处理和存储是分开的，而人的大脑在处理信息时，存储和处理是融为一体的。
“所以我们在尝试研发存算一体化的芯片金王子驾驶室总成，盼望通过避免芯片内部一直地搬运数据，来大幅提高芯片的能效比。”吴华强说，他的团队如今也已研发出存算一体的样品芯片。
谈到类脑计算的进展新疆人事考试信息网，黄铁军告诉记者，目前类脑计算仍在摸索阶段，还缺乏典型的成功应用。但商业公司已经嗅到味道，相干技术获得规模性应用可能不必要太长时间。
“如今的神经形态计算还比较初步，它的发展水平跟现有主流人工智能算法相比，还存在肯定差距。”中科院主动化所研究员张兆翔接受科技日报记者采访时认为，但作为一种新的探索体例，应该继承坚持，由于它可能就是将来人工智能技术发展的紧张突破口。（记者刘园园）
看完了这篇报道，想必您也堆类脑计算有了了解。想要在AI人工智能方面发展和探索，就要了解行业的新知识和新动态。北京分形科技也在AI人工智能方面积极的探索，我们对于人工智能的知识是特别很是渴望的，并在AI人工智能公园方面积累了珍贵的经验，更多相干信息，迎接您咨询北京分形科技！TAG标签耗时：0.018007040023804 秒
人工智能技术越来越成为我们的日常话题，不再是陌生的高科技，不再是迢遥的高科技，随着科技的进一步发展，人工智能继承迭代，类脑计算悄然走红，那什么是类脑计算呢？我们看看专家们是怎么来解释的。
类脑计算又被称为神经形态计算（NeuromorphicComputing）。它不仅是学术会议关注的新热点，产业界也在探索之中。
11月中旬，英特尔官网公布了一则新闻：埃森哲、空中客车、通用电气和日立公司加入英特尔神经形态研究共同体（INRC），该共同体目前已拥有超过75个成员机构。
假如说，当下人工智能发展浪潮正波涛汹涌的话，类脑计算就是浪潮之下的洋流。虽不太引人细致，将来却有可能改变人工智能发展趋势。
缘故原由之一是，深度学习虽在语音识别、图像识别、天然语言理解等领域取得很大突破，并被广泛应用，但它必要大量的算力支持，功耗也很高。
“我们盼望智能驾驶汽车的驾驶水平像司机一样，但如今显然还达不到。由于它对信息的智能判断和分析不够，功耗也特别很是高。”清华大学微纳电子系教授吴华强告诉科技日报记者淘宝培训，人工智能算法训练中间在实行义务时动辄消费电量几万瓦甚至几十万瓦，而人的大脑耗能却仅相称于20瓦左右。
北京大学计算机科学技术系教授黄铁军也举了一个生动的例子：市场上应用深度学习技术的智能无人机已经十分灵巧，但从智能程度上看，却与一只苍蝇或蜻蜓相差甚远，尽管体积和功耗比后者高许多。
到底什么是类脑计算，它又凭什么赢得学术界和产业界的宠爱？
“类脑计算从结构上寻求设计出像生物神经网络那样的体系，从功能上寻求模仿大脑的功能，从性能上寻求大幅度超越生物大脑，也称神经形态计算。”黄铁军接受科技日报记者采访时说。
类脑计算试图模仿生物神经网络的结构和信息加工过程。它在软件层面的尝试之一是脉冲神经网络（SNN）。
如今深度学习一样平常通过卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）来实现。“CNN和RNN都属于人工神经网络，其中的人工神经元，至今仍在使用上世纪40年代时的模型。”黄铁军说潍坊网络公司，虽然如今设计出的人工神经网络越来越大，也越来越复杂，但从根本上讲，其神经元模型没有太大改进。
另一方面，在深度学习人工神经网络中，神经元之间的连接被称为权值。它们是人工神经网络的关键要素。
而在脉冲神经网络中，神经元之间却是神经脉冲，信息的表达和处理通过神经脉冲发送来实现。就像我们的大脑中，有大量神经脉冲在传递和流转。
黄铁军告诉记者，因为神经脉冲在一直地传递和流转，脉冲神经网络在表达和处理信息时，比深度学习的时间性更凸起，更加适合进行高效的时空信息处理。
也有人从硬件层面去实现类脑计算，比如神经形态芯片。
2019年7月，英特尔发布新闻称，其神经形态研究芯片Loihi实行专用义务的速度可比通俗CPU快1000倍，服从高10000倍。
“在对信息的编码、传输和处理方面，我们盼望从大脑机制中获得启发，将这些想法应用到芯片技术上，让芯片的处理速度更快、水平更高、功耗更低。”吴华强也在进行神经形态芯片相干研究，他告诉科技日报记者。
吴华强介绍，在传统的冯·诺依曼架构中，信息的处理和存储是分开的，而人的大脑在处理信息时，存储和处理是融为一体的。
“所以我们在尝试研发存算一体化的芯片金王子驾驶室总成，盼望通过避免芯片内部一直地搬运数据，来大幅提高芯片的能效比。”吴华强说，他的团队如今也已研发出存算一体的样品芯片。
谈到类脑计算的进展新疆人事考试信息网，黄铁军告诉记者，目前类脑计算仍在摸索阶段，还缺乏典型的成功应用。但商业公司已经嗅到味道，相干技术获得规模性应用可能不必要太长时间。
“如今的神经形态计算还比较初步，它的发展水平跟现有主流人工智能算法相比，还存在肯定差距。”中科院主动化所研究员张兆翔接受科技日报记者采访时认为，但作为一种新的探索体例，应该继承坚持，由于它可能就是将来人工智能技术发展的紧张突破口。（记者刘园园）
看完了这篇报道，想必您也堆类脑计算有了了解。想要在AI人工智能方面发展和探索，就要了解行业的新知识和新动态。北京分形科技也在AI人工智能方面积极的探索，我们对于人工智能的知识是特别很是渴望的，并在AI人工智能公园方面积累了珍贵的经验，更多相干信息，迎接您咨询北京分形科技！TAG标签耗时：0.018007040023804 秒
