与智能有关的脑机制都有哪些

与智能有关的脑机制有类脑智能。

类脑智能又称为类脑计算，上世纪80年代末，美国科学家Carver Mead首次提出类脑计算的概念。类脑计算这一想法摆脱了传统的计算模式，模仿人类神经系统的工作原理，渴求开发出快速、可靠、低耗的运算技术。

类脑智能是人工智能的终极目标，但研究类脑智能不可能复制人的大脑。类脑智能希望通过研究人类大脑的工作机理并模拟出一个和人类一样具有思考、学习能力的机器人。

应用领域

1、工业领域：工业领域主要产品包括在锻造铸造、轮胎、仓储配送等自动化流水线上的作业机器人。

2、军工/公共安全：军工/公共安全特种作业机器人产品主要有：恐防暴机器人、应急救援机器人、侦察机器人、作战机器人以及战场运输机器人等；亚威股份。

3、医疗领域：康复机器人的热门产品主要有：微创外科手术机器人、肢体康复机器人、人工耳蜗、智能假肢等。

4、家用辅助领域：家用服务与教育娱乐机器人的热门产品主要有：清洁机器人、教育娱乐机器人、信息服务机器人等。

以上内容参考：百度百科-类脑智能、百度百科-类脑机器人

什么是类脑计算

　什么是类脑计算？

一般地说，类脑计算是指借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。

类脑计算是什么专业

类脑计算的专业如下：

1、脑计算是借鉴脑科学的基本原理、面向人工通用智能、基于神经形态工程发展的新的计算技术。

2、它类似于人工智能、机器学习等领域，很难准确定义。

认知计算是什么？与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。

人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。更重要的是，人脑认知的一个关键点在于能够处理情感，这一点是现有人工智能所难以企及的。以神经网络的观点来看，情感就是一种计算的产物，即脑神经网络计算的产物。那么我们以后能否建立初能够认知情感的模型？或者说部分认知情感的模型？这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，如果要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那就要非常谨慎。通常的研究者恐怕难以到达这个高度。进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平很高的事情。

至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目标则有所区别。具体来讲，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。深度学习的确在计算机视觉等领域取得了巨大的成功，最近还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不能说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就出现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此Deep Learning是否还走在类脑的道路上，现在还不能给出肯定的结论。另外，由于Deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正是认知计算需要解决的问题，要解决这个问题，就必须在研究方法论上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全可以做机器学习，并发出高水平的paper，但却很难做好真正的认知计算。

探索、学习、模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。

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