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格数致知-如何从计算层面发展类脑智能_胡包钢NLPR
中国科学院 自动化研究所
“ 大脑认知与机器智能”研讨会
June 29, 2016
格数致知 :
如何从计算层面发展类脑智能
胡包钢
NLPR/LIAMA
Institute of Automation
Chinese Academy of Sciences
email: hubg@
Outline
1. 引言
2. 研究范式建议
3. 类脑的原理性研究
4. 等式约束考察
5. 结语
2
1. 引言
人工智能 :正式开创于 1956年 (美 国科研上升期)
● 六位学者 :4人28-29岁 ,2人40岁
AlphaGo机器 :思想与原理的胜利
● 深度学习 :符合大脑 内在原理 :分布 ,多层
● 三学者 :顶层设计+研究坚守
挑战 :大潮中的创新者 ,还是追随者
中国主要缺失“大胆假设”与“学术交锋”
如何提出新的思想、原理、理论、算法
3
“格数致知”与类脑智能
借鉴于 :
“万物皆数” :毕达哥拉斯 (公元前570 ~公元前495 )
“格物致知” :曾参 (公元前505 ~公元前435 )
“格数致知”解释为 :
推究事物“数学”表达 ,获取 内在“知识”本源
(“脑-智(Brain-Mind)”研究:“心理-生理-物理”→“数
学”之关联)
类脑(Brain-inspired)智能定义:
本文采取广义含义 :借鉴大脑及神经系统结构和信息
处理原理的通用 (或强)人工智能 (AG )
其它名称 :机器脑 ,计算大脑 ,类人机器 4
人工智能终极发展 目标
追求对 自然与虚拟世界的“深度”认知
类脑智能发展途径 :
计算模型 :借鉴 ,应用并超越 “生物脑 ”科学知
识而构建的计算与仿真模型
进一步思考 :
“大脑原理与机制深度认知应是数学语言表达”?
“有否大脑认知计算的统一理论方法”?
“ 深度学习之后的新方法是什么”?
5
本讲座 内容
I. 基于前人工作 ,从计算建模层面提出新的研究范
式 ,目标于类脑智能发展
. 针对类脑智能工作原理 ,给出一个具体原理考察
中原创研究范例
6
2. 研究范式建议
新研究范式 (Novel Paradigm of AGI )
(Hu, Do
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