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人工智能作为研究和探索计算机模仿人类思考过程和智能行为的学科,主要涵盖研究计算机实现智能化的原理、制造类似于人脑的计算机,使计算机能实现超出基础的应用等方面。医学影像学作为通过使用人脑来进行图像识别和鉴定的学科。人工智能在图像识别技术方面的引入必然推动着医学影像学乃至整个医疗行业的变革。 相似文献
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近年来人工智能研究的许多重要进展反映了一个趋势:来自脑科学的启发,即使是局部的借鉴都能够有效地提升现有人工智能模型与系统的智能水平。然而,想要真正逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需要对脑信息处理机制更为深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。文章从受脑启发的新一代人工神经网络、基于记忆、注意和推理的认知功能模型、基于生物脉冲神经网络的多脑区协同认知计算模型等角度,并结合研究团队在类脑智能领域的研究进展,论述类脑智能的研究进展、发展方向和对未来发展的思考。 相似文献
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中科院上海生命科学院中科院自动化所 《中国科学院院刊》2016,31(Z2):90-95
人类大脑是自然界通过漫长进化而产生的最精细、最复杂、最优美和最成功的器官,脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质与规律的科学。智力的本质、创造性的来源以及理性、记性、忘性、个性、人性和决策机制等都是脑科学的核心问题,对这些问题的理解将是有效预测、干预和推迟脑衰老,并创造出具有自我学习能力的人工智能系统的科学基础。脑科学研究将拓展人类对自然和自身的认识,它对人类的知识创新、健康和幸福以及信息科学与人工智能、文化科学、社会科学、教育学、语言学等都将产生极大的辐射作用,对人类社会的进步和经济发展有深远的影响。对脑功能的破译需要在多个层次上解析脑网络系统的联结方式与规则,最终得到脑网络结构及其功能的“线路设计图”,这是脑科学的战略制高点。为了探讨脑网络图谱这一重大问题,中科院于2012年启动了战略性先导科技专项（B类）“脑功能联结图谱计划”（简称“脑功能图谱”）。2015年,在中科院的统筹部署下,将类脑智能研究领域加入该专项,扩充后的专项更名为“脑功能联结图谱与类脑智能研究”,在国际上首次实现了脑科学与智能技术领域的实质性融合,为脑智科学的发展和中国脑计划的启动打下了坚实基础。 相似文献
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脑科学与类脑智能技术相互借鉴、相互融合代表了未来脑科学与类脑智能研究的新趋势。中科院在脑科学研究上具有深厚积累和特色优势,率先启动了"脑功能联结图谱"战略性先导科技专项(B类),选择感知觉、学习记忆等几种重要大脑功能,绘制其神经环路图谱,解析其信息处理加工规律;率先在脑科学和智能技术两大领域进行实质性融合,在先导专项中扩充了类脑智能研究内容,成立了中科院脑科学与智能技术卓越创新中心,全面推进脑科学与类脑智能研究深度融合,为我国智能产业的发展提供科技引领与支撑。在分析国际脑科学与类脑智能发展态势的基础上,文章阐述了中科院在脑科学与类脑智能研究方面的部署,提出了进一步加强脑科学与智能技术融合的举措与建议。 相似文献
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史忠植研究员几十年来一直从事智能科学、知识工程、分布式人工智能、机器学习、神经计算、认知科学等方面的研究工作。在分布智能、知识工程和智能科学等方面进行了开创性、系统性的研究，取得了富有创造性的科研成果。 相似文献
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关于智能机与人脑思维问题的探讨四川教育学院何艾平通过模拟人类的大脑神经结构来构造新型的智能计算机的人工智能技术，是计算机科学技术中十分活跃的前沿课题。它也许将带来一场新的电脑革命。近年来国际上在这方面的研究已经取得了令人瞩目的成绩，在美日等发达国家已... 相似文献
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李文管 《科学技术与辩证法》2010,27(2):45-49
人脑是迄今所知宇宙中最复杂的物质,是人类创造性思维的主要承担者。脑科学的根本任务,总体上看,就是要在传统的脑医学、心理学等知识基础上,采用新兴技术手段,以现代科学技术哲学理论为指导,深入研究大脑的微观解剖结构,考查各结构部分的功能差异及协作规则,进而对人类理智的实质和规律作出系统分析。从早期关于人脑本身的朴素猜测,到当代新崛起的认知神经科学,对人脑机能等的认识已越来越清晰。这些研究的深入,使得人脑由＂自在实在＂逐步走到了＂对象性实在＂;而不断解构人脑的＂科学实在＂的地位,则是脑科学发展的基本内容。 相似文献
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人工智能透明性原则的制度构建:范式选择与要素分析 《科学学研究》2022,40(4):611-618
“算法黑箱”背后的信息不对称或将带来社会风险，在人工智能技术发展的过程中，透明性原则的实现是算法监管、建立信赖关系的前提与基础，智能产业的发展和社会信赖利益也呼吁透明性原则的建立。但由于利益冲突、技术特征和制度成本等障碍，对人工智能技术监管不应采取传统领域彻底、全部公开的透明方式，而需确立有限、合理的透明标准。这一标准的有效落实依赖于行为规范和私权保护的协同作用，对人工智能进行事前预防、事中约束和事后救济等全过程控制，并结合对主体、客体、程度、条件等要素的场景化思考，实现智能科技创新、整体经济效益和社会公共利益之间的平衡与协调。 相似文献
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基于专利地图的人工智能研究总体格局、技术热点与未来趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科技论坛》2019,(10)
本文基于德温特创新索引数据库,对人工智能专利全球地理分布、主要国家PCT布局、技术热点、未来趋势等进行了分析。研究发现:目前人工智能专利主要分布在北美、东亚和西欧地区;中国专利数量已赶超美国,但大部分集中于技术应用层面,存在结构不均衡问题;人工智能领域的跨国巨头均重视专利全球化布局,国外机构在中国申请的专利已近中国专利总数的50%;大数据、云计算、深度学习、语音识别、图像识别、人机交互等是当前人工智能领域的热点技术;智能机器人、智能医疗、智能金融、智能安防、智能教育、智能驾驶6个方面的新兴技术主题,与人工智能热点技术存在较强的交叉关联,创新机构需对上述热点与新兴技术加以重点关注。本研究可为中国相关企业与政府机构进行人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策的制定提供参考。 相似文献
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对大脑的认知是人类认识自然和自身的终极挑战,脑科学研究的核心是理解脑功能的结构及物质基础。中科院在2012年启动了战略性先导科技专项(B类)"脑功能联结图谱计划"(Mapping Brain Functional Connections;简称:脑联接图谱;MBFC,2012—2020),目标是对特定脑功能的神经联结通路和网络结构的解析及模拟。专项代表了脑科学研究的战略制高点,对揭示脑的工作原理、推动智能科学技术进步、增进人类身心健康等方面都具有十分重要的意义。专项设立以来,在感知觉神经环路发育和功能、视觉与本能恐惧行为的神经环路机制、情绪的神经环路编码机制、成瘾和抑郁症等脑疾病机理、意识的神经基础、基因编译技术及脑疾病的非人灵长类模型、神经元分类和功能分析技术及其应用、神经环路双色钙成像方法、神经环路结构与功能研究工具开发、深度神经网络芯片研制,以及资源库与平台建设等方面取得了一系列重要的科学发现和技术研发进展。我们将进一步按照专项十年规划,开展脑认知科学、类脑人工智能技术、脑疾病早期诊断及干预3个前沿领域的科学研究,以及相关新技术研发和脑科技资源库建设,发挥中科院在脑与认知基础研究和技术研发等领域的引领作用。 相似文献
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计算主义是一种认知上的唯我论,计算认知过程仅仅发生于人脑或颅内,没有必要提及外在的世界.涉身认知科学主张认知并非仅仅发生于人脑或颅内,它完全可以发生于人脑或颅外的对象中.但是,计算主义和涉身认知科学并非是不可融合,涉身认知科学为计算主义提供了意见参考,计算认知过程可以跨越脑,延展于环境之中,而涉身认知科学面临的"一致性"难题也能够通过诉诸"计算"概念予以解决,最终二者走向了融合. 相似文献
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史忠植中国科学院计算技术研究所主任研究员、博士生导师,IEEE高级会员、AAAI和ACM会员、国际信息处理联合会(IFIP)人工智能技术委员会(TC12)委员、IFIP人工智能学会机器学习和数据挖掘工作组主席、中国人工智能学会副理事长。1964年毕业于中国科技大学计算机专业。1968年毕业于中国科学院研究生院。1980年9月至1983年4月作为访问学者赴美国学习研究。1989年8月至1990年5月作为访问教授赴荷兰、挪威讲学研究。2004年赴澳大利亚合作研究。曾多次赴加拿大、新加坡、香港讲学。负责完成多项国家重点科技攻关项目、国家973、国家863高技术的智能计算机系统项目、国家自然科学基金等项目。长期从事智能科学、知识工程、分布式人工智能、机器学习、神经计算、认知科学等方面的研究工作。曾获国家科技进步二等奖、中国科学院科技进步二等奖、中国科学院科技进步特等奖。Web Semantics、Informatics、International Journal of Computational Intelligence Systems、计算机学报、计算机研究与发展等杂志的编委。 相似文献