类脑：人工智能的终极目标？
近年来，随着图像处理、模式识别、机器翻译、数据挖掘等一系列以智能为核心的应用加速兴起，传统“电脑”愈发显得“力不从心”，人们也开启了比“曼哈顿计划”更具挑战性的“仿脑”和“造脑”计划。
所谓“类脑计算”，就是指仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程，构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。
深度学习的神经网络不具有动态和精细的时域信息的特征，类脑计算在这方面表现出巨大的优势。类脑计算则不但要从结构上模仿大脑，而且还要从神经元和突触的模型上模仿大脑，所以某种意义上讲，类脑计算可看成是深度学习将来的发展方向。
按照从“研究”到“应用”的顺序，类脑人工智能的推进将有四个步骤：大脑神经网络分析、认知机制计算模拟、类脑智能算法创新和类脑智能技术应用创新。
对大脑神经网络和认知机制的推进分别是对大脑开展“硬件”和“软件”层面的解析，而类脑智能算法和类脑智能技术应用的创新则分别是在“软件”和“硬件”层面的输出接口。
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