最近这两年时（shí）间，人工（gōng）智能成了最热议（yì）的话（huà）题。目前的人工智能是通过一定算法+数据学习得到正确的答（dá）案，这个算法与人（rén）脑的思考（kǎo）方式还有很大（dà）的不同，所以在很多领域（yù）依然有着非（fēi）常大的局限性（xìng）。类脑智（zhì）能（néng）是利用神经形态计（jì）算来模拟人类大脑处理信息的过程，是人工智能的终极（jí）目（mù）标（biāo）。类脑智能则会开启一个全新的人工智能时代，将会在认知智能领（lǐng）域得（dé）到非常大（dà）的突破。届（jiè）时（shí），人工智（zhì）能将可以替代70%的工作，影响每个（gè）行业（yè）的发展。

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类脑智能的定义

类脑（nǎo）智能是（shì）受大脑神经（jīng）运行机制和认（rèn）知行为机制（zhì）启发，以计（jì）算建模为手段，通过（guò）软硬件协同实现的机器智能。类脑智能具（jù）备信（xìn）息处理机制上类脑、认知行（háng）为表（biǎo）现上类人、智能水平（píng）上（shàng）达（dá）到或超越人的特点。2018年8月，Gartner公司发（fā）布2018年（nián）新兴技术成熟度曲线，公（gōng）布了5大新兴技术（shù）趋势，其中类脑智能、神经芯片硬件和脑机接口作为重要（yào）技术趋势。

类（lèi）脑（nǎo）智（zhì）能带来的恐慌

很多人（rén）会恐惧人工智（zhì）能的到来，特别是类脑（nǎo）智能的突（tū）破（pò），认（rèn）为这将（jiāng）会直接导致员（yuán）工（gōng）的失业（yè）。资本家考虑的是利润的（de）最大化，而通过人（rén）工（gōng）智能代替一部分脑力劳动者，从而节省人（rén）力成本（běn），增加利润（rùn），这个思考完全正确，也会（huì）是必（bì）然的发展趋势。但（dàn）失业并不等于没有机（jī）会再就（jiù）业，很多巨头公司都开放了人工智能（néng）平台，通过这些现（xiàn）有的开放的人工智能（néng）平台，我们也可以完成再就业（yè）。

就像工业革命让纺布工人失业一样，就像（xiàng）机器人革（gé）命（mìng）让流水（shuǐ）线工人（rén）下岗一样（yàng），类脑智能（néng）的发展将会（huì）代（dài）替非（fēi）常（cháng）多（duō）的岗位，同时也将解放人类（lèi）的大脑，让我（wǒ）们的（de）大脑不再做重复性脑（nǎo）力劳动，进而向（xiàng）创意、创新等（děng）需（xū）要灵感的（de）工作靠拢。

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类（lèi）脑智能能解决（jué）人工智能的瓶颈

目前，全球人工智能核心产业规模已超过（guò）500亿美元。其中，我国人工智能（néng）核心产业规模已达到90亿美（měi）元（yuán）左右。

在（zài）下一阶段，得益于技术（shù）持续进步和商业模式不断完善，全球人工智能市场需求将（jiāng）进一步快速释放，带动（dòng）2020年全球人工智能核心产业规模超（chāo）过1300亿美元（yuán），年均增速达（dá）到60%。

不（bú）过，人工（gōng）智能（néng）虽然（rán）已取得长足的（de）进步，但至今仍无一个通用智能（néng）系统能够真正（zhèng）接（jiē）近人（rén）类（lèi）水平。人工智能（néng）的发展仍然存在着（zhe）不（bú）少缺陷，这制（zhì）约了人（rén）工智能应用的全面推广。

要突破这（zhè）些（xiē）瓶颈，需要新一代的智（zhì）能技（jì）术革命，类脑智能正（zhèng）是（shì）人们的期待所（suǒ）在。类脑（nǎo）智能研究的目标就是通过借（jiè）鉴（jiàn）脑（nǎo）神经结构及信息处理机（jī）制，实现机（jī）制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。它在信息（xī）处理机制上类脑，认知行为和智能水平上类（lèi）人（rén），目标（biāo）是使（shǐ）机器实现（xiàn）人类具有的多种认知能力及其协同机制（zhì），最（zuì）终（zhōng）达到或超（chāo）越人（rén）类智能（néng）水平。

类脑智能的终极目标

类（lèi）脑智能（néng）将成为弱人（rén）工智能通（tōng）往强人工智能的途径（jìng）。强人工（gōng）智能观点（diǎn）就认为有可能制造出真正能（néng）推（tuī）理和解决问题的（de）智能（néng）机器，并且，这样的机（jī）器将被认为是（shì）有知觉的，有自我（wǒ）意识的。目前类（lèi）脑智能取（qǔ）得的进展只是对脑工作原理初步（bù）的借鉴，未来的机器智能研（yán）究需与脑神（shén）经（jīng）科学、认知科学、心理学深度交叉融（róng）合，结合“硬技术”和“软设计”（算法）的突破（pò）。到那样一个时代（dài），寻找到自我的可能性就更低了。

大至火箭发射、太空探（tàn）测、国防装（zhuāng）备（bèi），小至（zhì）手臂机器人、汽车喷漆、无人驾（jià）驶汽车、看病诊断（duàn）、天气预（yù）测，包括机（jī）器人足球赛等等，无不和智（zhì）能科学息息相关（guān），它已经深（shēn）入到（dào）百姓日常生活的各个领域。

未来在交通（tōng）方（fāng）面会更加智（zhì）能（néng）化，智能交（jiāo）通系统是一种先进（jìn）的运输（shū）管理模式。一个（gè）成功的智能交通系统，要做到人、车、路整个大系统（tǒng）的协调（diào），通过搜集信息来计（jì）算：路能容纳多少车，客流量需要多少车，车（chē）怎（zěn）么发挥（huī）最大的效益（yì），最终（zhōng）做到有人必有（yǒu）车，有车必（bì）有（yǒu）路（lù）。

智能家居系统，则为普通消费（fèi）者提供人性化（huà）、主（zhǔ）动（dòng）管家式的服务（wù）系（xì）统。当主人外出时，可以命令各种系（xì）统自动（dòng）工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源（yuán），接电（diàn）话自（zì）动留言等。当主人回家后（hòu），可以发出指（zhǐ）令，打开空调，调节室（shì）内光线，开启自动做饭系统做饭、煮咖啡（fēi）等（děng）。

到21世纪中叶，人类生命（mìng）的形式也许（xǔ）会发生变化。智能（néng）芯片的植入将增强人类的（de）思考能力，并且开始向一种新型（xíng）的（de）人/机复合智能形式过渡。

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类脑智能发展现状

我国科技、经济（jì）、社会发展对神 经（jīng）科学（xué）和人工智（zhì）能技术（shù）发展提出了巨大的需求。以神经计、仿（fǎng）真（zhēn）记忆存储、智能机器为代表的（de）战略（luè）性（xìng）经济增长点，也将成（chéng）为（wéi）抢占（zhàn）未来（lái）20-30 年智能社会（huì）和超智能社会发展先机的关键。我国（guó）经济社会发展对（duì）神经科学和类（lèi）脑人工智能发展存在（zài）巨（jù）大需求。

当前，神经科学（xué）和（hé）类脑人工智能技术（shù）正处于国际大变革前夜，作为建设中（zhōng）的科（kē）技强国，我国神经科学和类脑人工智能（néng）已经进入（rù）必（bì）须（xū）有所作（zuò）为、不进则退（tuì）的（de）关键时期，需要加快重大科（kē）技计划部署。

每一次技术的革新必将引起类（lèi）脑科技进步，也只有与其他众多技术一道发展，类脑（nǎo）科（kē）技才有强劲（jìn）的发展（zhǎn）动力。另（lìng）外为了实现（xiàn）我国类脑科技（jì）进步（bù），早（zǎo）日达到国际先进水平，加入、参与国际合作（zuò）是捷径（jìng）。当前我国类脑技术研究可以说与西方站在一起跑线上（shàng），所以必须抓住这关键时点，争取有所作为，抢占（zhàn）未来20到30年智（zhì）能（néng）社会和超智能（néng）社会（huì）发展先（xiān）机。

类（lèi）脑（nǎo）智能爆发的背后原因（yīn）

互联网大（dà）脑的形成不是一蹴而就，在（zài）1969年互联网诞生之后，其结构和（hé）功能不断（duàn）迭代，特别在21世纪（jì）以后，互联网从类脑的（de）神经元，感觉神经系（xì）统、运动神经系统、中枢神经系统、神经纤维等等方向不断加速进化，在20年的时间（jiān）里为今（jīn）天类脑巨系统的爆（bào）发奠定基础。

应该指（zhǐ）出，中国在（zài）这个领域的进（jìn）展走在世界（jiè）领（lǐng）先位（wèi）置，这主要的得益于中国在互（hù）联网，传感器网络（luò），智能制造以及（jí）互（hù）联（lián）网大脑基础科（kē）学研究（jiū）领域的深入（rù）发展。下面我们从时间角（jiǎo）度看一下互联网大（dà）脑（nǎo）如何一步步推动科（kē）技热点的不断产生。

2020年之后，以人类群体（tǐ）智慧和互联网人工（gōng）智能为（wéi）代表的两大智能方（fāng）式（shì）在智慧社会的发展中（zhōng）不断融（róng）合和互（hù）补（bǔ），形成互联（lián）网类脑巨（jù）系统的（de）左右大脑架构（gòu），驱动智慧社会不断向前进化。

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科类（lèi）脑智能域面临的难题

1.视觉感（gǎn）知难。但自然条（tiáo）件下，视觉图（tú）像由于光线、视角（jiǎo）、物体运动等多类不稳定因（yīn）素的综合影响（xiǎng）很难被准（zhǔn）确识别（bié）。尽（jìn）管一系（xì）列性能优（yōu）异的深（shēn）度学（xué）习理论模型大量涌现（xiàn），但复杂（zá）环境（jìng）中（zhōng）的视（shì）觉感知依然是一（yī）大难点，目前（qián）突破有限。

2.沟通交（jiāo）流难。机器人“听懂”后，其（qí）“中枢系（xì）统”会做出相应的动作指示或通过语音合成器模拟人类说（shuō）话（huà）。在嘈杂的（de）现实环境中（zhōng），现有的语音识别技术很难（nán）成功而高（gāo）效（xiào）地（dì）实现语音识别、理解和处（chù）理操作（zuò）。

3.大脑思考难。随着机器人应用范围的不断扩充，“大（dà）脑（nǎo）”容量、思维速度等都有更高要求。目（mù）前科（kē）学家们尝（cháng）试着将云计算、云存（cún）储等先进技术引入到机器人后台上，努（nǔ）力让机器人“大脑”向着信息更丰富、运算更快、反应更准确、学（xué）习（xí）更灵活的方向迈进。

结尾

类脑（nǎo）智（zhì）能技术（shù）充分学（xué）习（xí）人脑的思维模（mó）式，从仿生角度（dù）努力寻求（qiú）人工智能的突破。这一热门学科前景诱人，应用范围广阔（kuò）。科学家们曾（céng）预言（yán）一个国家类（lèi）脑智能的发展（zhǎn）水平将极大程度影（yǐng）响该国在军事、工业等众多行（háng）业的（de）发展，因此类（lèi）脑智能技术的发展显（xiǎn）得尤（yóu）为（wéi）重要与急迫。