最（zuì）近这两年时间，人工智能成了（le）最热议的话题。目前的人（rén）工智能是通过一定算法+数据学习得到正确的答案，这个算法与人脑的思考方式还有很大（dà）的不同（tóng），所（suǒ）以在很多领域依然有着（zhe）非常大（dà）的局限性。类脑（nǎo）智能是利用神（shén）经（jīng）形态计算（suàn）来（lái）模（mó）拟人（rén）类（lèi）大脑处理信息的过程，是人工（gōng）智能的终极目标。类脑智能则（zé）会开启一个全新的人工智能时代（dài），将会在认知智能领域（yù）得到非常（cháng）大的突破（pò）。届时，人工（gōng）智能将可以替代70%的工作，影响每个行业的（de）发展。

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类脑智（zhì）能的定义

类脑（nǎo）智能是受大脑神经运行机制（zhì）和认知行为机（jī）制启发，以（yǐ）计算建模为手（shǒu）段，通过软硬件协同（tóng）实现的机器智（zhì）能。类脑（nǎo）智能具备信息（xī）处理机制上类脑、认知行为表（biǎo）现上类人、智能（néng）水平上达到或超（chāo）越人的特点。2018年（nián）8月，Gartner公司（sī）发布2018年新（xīn）兴技术成（chéng）熟度（dù）曲线，公布了5大新兴（xìng）技术趋势，其中（zhōng）类脑智能、神经芯片（piàn）硬（yìng）件（jiàn）和脑机接口（kǒu）作为重要技（jì）术趋势（shì）。

类脑智（zhì）能带来的恐慌

很多人会（huì）恐惧人工智能的到来，特别是类脑智能（néng）的突破（pò），认为这将会（huì）直接导致员工（gōng）的（de）失（shī）业（yè）。资本家（jiā）考虑的是（shì）利润的最大化，而通过人工（gōng）智能代替一部分脑（nǎo）力劳动者，从而节（jiē）省人力成本，增加利润，这个思考完全正确，也会是必然（rán）的发展趋势。但失业并不等于没有机会再就（jiù）业（yè），很（hěn）多巨头公司都开放了人工智能平台，通过这些现有的（de）开放的人（rén）工智能平台，我们也可以（yǐ）完成再就（jiù）业。

就像（xiàng）工业革命让纺布工人失业一（yī）样，就像机器人（rén）革命让流水（shuǐ）线工人下岗一样（yàng），类脑（nǎo）智能的发展将（jiāng）会（huì）代替非常（cháng）多的（de）岗位，同时（shí）也将解放人（rén）类的大（dà）脑，让我们的大脑不再做重（chóng）复（fù）性脑力劳动，进而向创意、创新等需要灵感的工作靠拢。

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类（lèi）脑智（zhì）能（néng）能解决人（rén）工智（zhì）能的瓶颈

目（mù）前，全球人工（gōng）智能（néng）核（hé）心产业规模已超（chāo）过500亿美元。其中，我国人工智能核心产业规模已达到90亿美元左右。

在下一阶段，得益于技术持续进（jìn）步和（hé）商（shāng）业模式不断完善（shàn），全球（qiú）人工智能市场需求将（jiāng）进一步快速释放，带动2020年全球人工智能核心（xīn）产业规模超过1300亿美元，年均增速达到60%。

不过（guò），人（rén）工智能虽然已取得长足（zú）的（de）进步，但至今（jīn）仍（réng）无一（yī）个通用智能（néng）系统能够真正（zhèng）接近人类水平。人工智能的发展仍然存在着不少缺陷，这制约了（le）人工智（zhì）能（néng）应用的（de）全面推广。

要突破这些瓶（píng）颈，需要（yào）新一代的智能技术革命，类（lèi）脑智能正是人们（men）的期待所在（zài）。类脑智（zhì）能研究的（de）目标（biāo）就（jiù）是通过借鉴脑神经结构及信息处理机（jī）制（zhì），实现机制类脑（nǎo）、行为（wéi）类（lèi）人的下（xià）一代人工智能系统。它在信息（xī）处理机制上类脑，认知行为和智能水平上（shàng）类（lèi）人，目（mù）标是使机器实（shí）现人类具有的多种（zhǒng）认知能力及其协同机制，最（zuì）终达到或超（chāo）越（yuè）人类智能水（shuǐ）平。

类脑智能的终极目标

类脑智能将成为弱人工智能通往强人工（gōng）智能的途径。强人工（gōng）智（zhì）能观（guān）点（diǎn）就认（rèn）为有可能制造出真（zhēn）正能推理和解决问题（tí）的智能机（jī）器，并且，这样的机器将被认为是（shì）有知觉（jiào）的，有自我意识的（de）。目前类脑智能取得（dé）的（de）进展只是对脑工作原理初（chū）步的（de）借鉴，未来的机器（qì）智（zhì）能研（yán）究（jiū）需与脑神经科（kē）学、认知科（kē）学、心理学深度交叉融合，结合“硬技术”和“软设（shè）计”（算法）的突（tū）破。到（dào）那（nà）样一个时代，寻（xún）找到自我的可能性（xìng）就更低（dī）了。

大至火箭发射、太空探测、国防（fáng）装备，小至手臂（bì）机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽（qì）车、看病诊断、天气预测（cè），包括机器（qì）人足球赛等等，无（wú）不和智能科（kē）学息息相关，它已（yǐ）经深入到百（bǎi）姓日常生活的各（gè）个领域（yù）。

未来在交（jiāo）通（tōng）方面会（huì）更加智能化，智（zhì）能交通系统是一种先进（jìn）的运输管理（lǐ）模式。一个成功的智（zhì）能交通系统，要做（zuò）到人、车、路整个大系统的协调（diào），通过（guò）搜集（jí）信息（xī）来计（jì）算（suàn）：路能容纳多少车，客流（liú）量需要多少车，车怎么发挥最大的效（xiào）益（yì），最终做到（dào）有人必（bì）有车，有（yǒu）车（chē）必有路（lù）。

智能家居系统，则为普通消费者（zhě）提供人性化、主动管家式的服务系统（tǒng）。当主人外出时，可（kě）以命令各种系统自动工（gōng）作，比如关掉冷气、音响和电视（shì）机的电源，接电话自（zì）动留言等。当主人回家后（hòu），可（kě）以发出指令，打开空调，调节室（shì）内光线，开（kāi）启自动做饭（fàn）系统做饭（fàn）、煮咖啡等。

到21世纪中叶，人类生命的形式也许会发生变化。智能芯片的植入将增强人类的思考能力（lì），并且开始（shǐ）向一种新型的人/机复合智能（néng）形式过渡。

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类（lèi）脑（nǎo）智（zhì）能发（fā）展现状

我国科技、经（jīng）济、社会发展对（duì）神 经科学和人工智（zhì）能（néng）技术发展提出了巨（jù）大（dà）的（de）需求。以神（shén）经（jīng）计、仿真记忆存储、智（zhì）能机器为代表的战略性经济增长点，也将成为抢占未（wèi）来20-30 年智能社（shè）会和超智能社会发展先机的关（guān）键。我（wǒ）国经济社会发展对（duì）神经科学和类脑人工智能（néng）发（fā）展存在巨大需求（qiú）。

当前（qián），神（shén）经科学和类（lèi）脑人工智能技术正处于国际大变革前夜，作为建设中（zhōng）的科技强（qiáng）国，我（wǒ）国神经（jīng）科学（xué）和类脑（nǎo）人工智（zhì）能已（yǐ）经进（jìn）入必须（xū）有所（suǒ）作（zuò）为、不进则退（tuì）的关键时期，需要加快重大科技（jì）计划部署。

每一次技术（shù）的革新必将引起类脑科技进步，也只有（yǒu）与其（qí）他（tā）众多技术一（yī）道发展，类脑科技才（cái）有（yǒu）强劲（jìn）的发（fā）展动力。另外为（wéi）了实（shí）现（xiàn）我国（guó）类脑科技进步，早（zǎo）日达到国际（jì）先进水平，加入、参与国际合（hé）作是（shì）捷径。当前我国类脑技（jì）术研究可以说与西方站在一起（qǐ）跑线上，所以（yǐ）必须抓住这关键时点，争（zhēng）取（qǔ）有所作为，抢（qiǎng）占（zhàn）未来20到30年智能（néng）社会（huì）和（hé）超智能社会（huì）发展先（xiān）机。

类脑智能爆发的（de）背后原因

互联（lián）网大脑的（de）形成（chéng）不（bú）是一蹴而就，在1969年互（hù）联网诞（dàn）生之后，其结构和（hé）功能不断迭代，特别在21世纪（jì）以后（hòu），互（hù）联网（wǎng）从（cóng）类脑的神经元，感（gǎn）觉神（shén）经系统、运动神经系统、中枢神（shén）经系统、神经纤（xiān）维等等（děng）方向（xiàng）不断加速进化，在20年的时间里为今天（tiān）类脑巨系统（tǒng）的爆发奠定基（jī）础。

应该指出，中（zhōng）国在这（zhè）个领域的进展走在（zài）世界领先位置，这主（zhǔ）要的（de）得益于中国在互联网，传感器网络，智能（néng）制造以及互联网（wǎng）大脑基础（chǔ）科学（xué）研究领域（yù）的深（shēn）入发展。下面我（wǒ）们从时（shí）间（jiān）角度（dù）看一下互联网（wǎng）大脑如何一步步推动科技热点的（de）不断产生。

2020年（nián）之后，以人类（lèi）群体智慧和互联网人工智（zhì）能（néng）为（wéi）代表的（de）两大智能方式在智慧（huì）社会的发展中不（bú）断融合和（hé）互补，形成互（hù）联网类脑巨系（xì）统的左右（yòu）大脑架构，驱动智（zhì）慧社会不断（duàn）向前进（jìn）化（huà）。

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科类脑智（zhì）能域面临的（de）难题（tí）

1.视觉感知难。但（dàn）自然条件下，视觉图像由于光线、视角、物体运动等多类不稳（wěn）定因素的综合影响很难被准确识别（bié）。尽（jìn）管一系列（liè）性能优异（yì）的深度学习理（lǐ）论模型大量涌现，但（dàn）复杂环（huán）境中的视觉感（gǎn）知依（yī）然是（shì）一大难点（diǎn），目前突破有（yǒu）限。

2.沟通交流难。机器人“听懂（dǒng）”后，其“中枢（shū）系统”会做出相应的动作指示或通过语音合成器模拟人类说话。在嘈杂的现实环境中，现（xiàn）有的语音识别技术很（hěn）难成功而高（gāo）效地实现语音识（shí）别、理解和（hé）处理操作。

3.大（dà）脑思考难。随着机器人应（yīng）用范围的不断（duàn）扩充，“大脑（nǎo）”容量、思维速度等都有更高要（yào）求。目前科（kē）学（xué）家们尝试着将（jiāng）云计算、云存储等先进技（jì）术引入（rù）到（dào）机器人后台上，努（nǔ）力让机器人“大脑”向（xiàng）着信息更丰富、运算更快、反应更准确、学习更灵活的方向迈进。

结尾

类脑智能技术充分学习人（rén）脑的思（sī）维模式，从仿（fǎng）生（shēng）角度（dù）努力寻求人工智能的突（tū）破。这一热门学科前景诱人，应用范围（wéi）广阔。科学（xué）家（jiā）们曾预言（yán）一个国家类脑智能的发展（zhǎn）水平（píng）将（jiāng）极大程度影响（xiǎng）该国在军事、工业等（děng）众多行业的发展，因（yīn）此类（lèi）脑智能（néng）技术的（de）发展显得尤为重要与急（jí）迫。