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类脑智能与深度学习的几个问题与思考

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【作者】 焦李成杨淑媛韩军伟

【Author】 Jiao Licheng;Yang Shuyuan;Han Junwei;School of Artificial Intelligence,Xidian University;Northwestern Polytechnical University,the Key Laboratory of Information Fusion Technology,Ministry of Education;

【通讯作者】 韩军伟;

【机构】 西安电子科技大学人工智能学院西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室

【摘要】 得益于数据规模与机器算力的增长,深度学习技术正取得空前繁荣。然而,深度学习擅长在预设的封闭环境,为特定任务找到有用的数据表示,在结构、处理和功能上距离人类智能仍有较大差距。类脑智能旨在模拟人脑神经元的运行机制、感知模式与认知机理,借助机器强大的信息整合、搜索、计算等能力,以软硬件联合的智能新形态构造接近人类水平的智能机器,是未来人工智能的发展方向。基于第216期"双清论坛",本文将分析人工智能与深度学习发展现状与局限,并从认知建模、模块装配、意识先验、自主演化、协同学习几方面分析未来类脑智能的可能发展方向。

【所属期刊栏目】 科学论坛 (2019年06期)
  • 【DOI】10.16262/j.cnki.1000-8217.2019.06.022
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】48
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