最近这两（liǎng）年时（shí）间，人工智能成了（le）最（zuì）热（rè）议的话题。目前的人工智能是通过（guò）一定（dìng）算法+数据（jù）学习得到正确的答案，这个算法与人脑的（de）思考方式还有（yǒu）很大的不同，所以在很多领域依然（rán）有着非常大的局（jú）限性。类脑（nǎo）智能是利用神经形（xíng）态计算来模拟人类大脑处理信息（xī）的过程，是人工（gōng）智能的终极目标（biāo）。类脑智能则会开启一个全新的人工智能时代，将会在认知智（zhì）能领域得到（dào）非常（cháng）大的突破。届时，人工智能（néng）将可以替代（dài）70%的工作，影响每个行业（yè）的发展。

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类脑智能的定义

类脑（nǎo）智能是受大脑神（shén）经运行机制和认知行为机制启（qǐ）发，以计算建（jiàn）模为手（shǒu）段，通过（guò）软硬件协同实现的机器智（zhì）能。类（lèi）脑智能具备信息处理机制上类脑、认（rèn）知行为表现上类人、智能水平（píng）上达到或超（chāo）越人的特点。2018年8月，Gartner公司发布（bù）2018年新兴（xìng）技术成熟度曲线（xiàn），公布了（le）5大新（xīn）兴技术趋势（shì），其中类（lèi）脑智能、神经芯片硬件（jiàn）和（hé）脑机接口作（zuò）为重要技术趋势（shì）。

类脑智能带来的恐（kǒng）慌

很多人会恐惧人工智能的（de）到来，特别（bié）是类脑智能（néng）的突破，认为这将会直接导致员工的失业（yè）。资本家考虑的是利润的最大（dà）化，而（ér）通过人工（gōng）智能代替一部分脑力劳（láo）动者，从而节省（shěng）人力成本（běn），增加利润，这个思（sī）考完（wán）全正确，也（yě）会是必然的发展趋势。但（dàn）失（shī）业并不等于没有（yǒu）机会再就业，很（hěn）多（duō）巨头公司都开放了人工智能平台，通过这些现有（yǒu）的开放的人（rén）工智能平台，我们也（yě）可以（yǐ）完（wán）成再（zài）就业。

就（jiù）像工业（yè）革命让纺布（bù）工人（rén）失业一（yī）样，就（jiù）像机器人革命让流（liú）水线（xiàn）工（gōng）人下（xià）岗一样，类脑（nǎo）智能的发展将会代替非常多（duō）的岗位，同（tóng）时也将解放（fàng）人类（lèi）的大脑，让我（wǒ）们的大脑不再做重复性脑力（lì）劳动，进（jìn）而向创（chuàng）意、创新等需要灵感（gǎn）的工作（zuò）靠拢。

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类脑（nǎo）智能能解决人工智能的瓶颈（jǐng）

目前，全球人（rén）工智能核（hé）心产业规模（mó）已（yǐ）超过500亿美（měi）元。其中，我国人（rén）工（gōng）智（zhì）能核心产业规模已达到90亿美元（yuán）左右。

在下一阶段，得益于技术持续进步和商业（yè）模式不（bú）断完善（shàn），全球人工智能市场需求（qiú）将（jiāng）进一步快速（sù）释放，带动2020年全球人（rén）工智能（néng）核心产业规（guī）模超过1300亿（yì）美元，年均增速达（dá）到60%。

不过，人工智（zhì）能虽然已取得长足的进步（bù），但至今仍无一个通用智能（néng）系统能够真正接近人（rén）类水平。人工智能（néng）的发展仍然存（cún）在着不（bú）少缺陷，这制约了人工（gōng）智能应（yīng）用的（de）全（quán）面（miàn）推广。

要突（tū）破（pò）这些瓶颈，需要新（xīn）一代的智能技术革（gé）命，类（lèi）脑智能（néng）正（zhèng）是人们（men）的期待所在。类脑（nǎo）智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构（gòu）及信（xìn）息处理机制，实（shí）现机制类（lèi）脑、行为类人的（de）下一代人工智（zhì）能系统。它在信息（xī）处理（lǐ）机制上（shàng）类脑，认知（zhī）行为和智能水平上（shàng）类（lèi）人（rén），目标是使机器实现人类具有的多种认（rèn）知能（néng）力及其协同机制，最终达到（dào）或（huò）超越人类智能水（shuǐ）平（píng）。

类（lèi）脑（nǎo）智能的终极（jí）目标

类脑智能将成为弱人（rén）工智能通（tōng）往强人工智能的途径。强人工智能观点就认为有可能制造出（chū）真正（zhèng）能推理和解决问题的智能机器（qì），并且，这样的机器将被认为是有知觉的（de），有（yǒu）自我意识（shí）的。目（mù）前类脑智能取得（dé）的进展（zhǎn）只是对（duì）脑工作原理（lǐ）初步的借鉴，未来的机（jī）器智能研（yán）究需与脑神（shén）经科（kē）学、认知科学、心理学深度交叉融合，结（jié）合“硬技术（shù）”和“软（ruǎn）设计”（算法）的突破。到那样一个时代（dài），寻找到自（zì）我的可（kě）能性就更低了（le）。

大（dà）至（zhì）火箭发射、太空探测、国防装备（bèi），小（xiǎo）至手臂机器人（rén）、汽车喷漆、无人驾驶汽车（chē）、看病（bìng）诊断、天（tiān）气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智（zhì）能（néng）科学息息相关，它已经深（shēn）入到百姓日常生活的各个领（lǐng）域。

未来在交（jiāo）通方面会更加智能化，智能交通（tōng）系统是一种先进（jìn）的运输（shū）管理模（mó）式。一个成功的（de）智能交通系统，要做到人（rén）、车、路整个大系统的协调，通过搜集信息来（lái）计算：路能容（róng）纳多少车，客流量（liàng）需要多少车，车怎么（me）发挥最大的效益，最终做到有人必有车，有车（chē）必有路。

智能家（jiā）居系统（tǒng），则为普通消费（fèi）者提供（gòng）人性化、主动（dòng）管家式的（de）服务系（xì）统。当主人外出时（shí），可以命令（lìng）各（gè）种系（xì）统自动（dòng）工作，比如关掉冷气（qì）、音响和电视机的电源（yuán），接（jiē）电（diàn）话（huà）自动留言等。当主人回家后，可以（yǐ）发出指（zhǐ）令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭（fàn）、煮咖啡等（děng）。

到21世纪中（zhōng）叶，人类（lèi）生命的形式也许会（huì）发生变化。智能芯片的植入将增强人类的思考能力，并且开始向（xiàng）一种新型的人（rén）/机复合智能形式过渡。

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类脑智能发展（zhǎn）现状

我国科（kē）技（jì）、经济（jì）、社会发展对神 经（jīng）科学和人工智能技术（shù）发展提出了巨大的需求。以神经计、仿真记（jì）忆（yì）存储、智能机器为（wéi）代（dài）表的战略（luè）性经济增长点（diǎn），也将成为抢（qiǎng）占未（wèi）来20-30 年智能社会和超智能社会发展先机的关键。我国经济社会发展对神（shén）经科学（xué）和类脑人工智能发展存（cún）在（zài）巨大需求。

当前，神经科学和类脑人工智能技术（shù）正处于国际大变革前（qián）夜，作为建设中（zhōng）的科（kē）技强国，我国神经科学和（hé）类脑人工智能已经进入必须有（yǒu）所作为、不（bú）进则退的关键时（shí）期，需要（yào）加快（kuài）重大科技计划部署。

每（měi）一次（cì）技术（shù）的革新必将引起类脑（nǎo）科技进步，也只有与（yǔ）其（qí）他众多技术一（yī）道发（fā）展，类脑科技才有强劲的发展动力。另（lìng）外为了实现（xiàn）我国类脑科技进步，早日达（dá）到国际先进水（shuǐ）平，加（jiā）入（rù）、参与国际合作（zuò）是捷径。当前（qián）我（wǒ）国类脑技（jì）术研究可以（yǐ）说与西方站在一起跑线上，所以必须（xū）抓住（zhù）这关键时点，争取有所作为，抢占未来20到30年智能社会和超（chāo）智能社会发展先机。

类脑（nǎo）智能爆发的背后原因

互联网（wǎng）大脑的形成不（bú）是一蹴而就，在1969年互联网诞生之后，其结构和功能不断迭代，特别在（zài）21世纪（jì）以后，互联网从类脑的神经元（yuán），感觉神经系统、运动神（shén）经系统、中枢神（shén）经系统、神经纤维等等方向不断加速进化，在20年的时（shí）间里为今天类脑巨系（xì）统的爆（bào）发（fā）奠定基础。

应（yīng）该指出，中（zhōng）国在这个领域的进展走在（zài）世界（jiè）领先（xiān）位（wèi）置，这主要的得（dé）益于中国在互联（lián）网，传感器网络，智能制（zhì）造以（yǐ）及（jí）互联网大脑基（jī）础科学研究领域的深入发（fā）展。下面我们从时间角度看一下互（hù）联网大脑如何一步步推动科技热点的（de）不断产生。

2020年之后（hòu），以人类群体智慧和互联网人工（gōng）智（zhì）能为代表的两大智能方式在智慧（huì）社会的发展（zhǎn）中不断融合（hé）和（hé）互补，形成互联网类脑巨系统的左右大脑架构，驱动智（zhì）慧社会不断向前进化。

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科类脑智能域面（miàn）临的难（nán）题

1.视觉感知难。但自然条件下（xià），视（shì）觉图（tú）像由于光线、视角、物体运动等多类（lèi）不稳（wěn）定因素的综合影（yǐng）响很难（nán）被准确（què）识别（bié）。尽管一系列性能（néng）优异的深度学习（xí）理论模型大量涌现，但复杂环境中的视觉（jiào）感（gǎn）知（zhī）依然是一（yī）大难点（diǎn），目前突破有限。

2.沟通交流难。机器（qì）人“听（tīng）懂”后，其（qí）“中（zhōng）枢（shū）系统（tǒng）”会（huì）做出（chū）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（zhōng），现有的（de）语音识别技术很难成（chéng）功而高效地实（shí）现语（yǔ）音识别、理解和处理操作。

3.大脑思考难。随着机器（qì）人应（yīng）用范围的不（bú）断扩充，“大脑”容量、思维（wéi）速度等都有更（gèng）高（gāo）要求。目前科学家（jiā）们尝试着将云计算、云存储（chǔ）等先进（jìn）技术引入到机（jī）器人后台上，努力让机器人“大脑”向着（zhe）信息更丰（fēng）富、运算（suàn）更快（kuài）、反应更准确（què）、学习更（gèng）灵（líng）活的方向迈进。

结尾

类脑智（zhì）能（néng）技（jì）术（shù）充分学习（xí）人脑的思维模（mó）式，从仿生（shēng）角（jiǎo）度努力寻求人工智能的突破。这一热（rè）门学（xué）科前景诱人，应用范围（wéi）广阔。科（kē）学家们曾预言（yán）一个国家类脑智能的发展水平将（jiāng）极（jí）大程（chéng）度影响该国在军（jun1）事、工业等众多行业的发展，因（yīn）此类（lèi）脑智能技术的发展显（xiǎn）得尤为重要（yào）与（yǔ）急迫。