在北京脑科学研究项目的指导下，自动化研究所脑智能研究中心在类脑人工智能的研究方面取得了初步进展。

在北京脑科学研究项目的指导下，自动化研究所脑智能研究中心在类脑人工智能的研究方面取得了初步进展。

一个小机器人，从它的视角向外看，前面有一个铃铛。机器人问，“这是什么？”一个声音告诉它:“这是一个铃铛。”机器人先是慢慢地观察，然后伸手摇了摇铃，然后又把它放了回去。当铃声再次显示给机器人时，机器人可以识别铃声并回忆起它的声音。

这是我在自动化研究所的大脑智能研究中心看到的。

“让机器人在与环境互动的过程中真正学到新的概念，从而促进机器人对客观世界有更深刻的理解。”自动化研究所脑智能研究中心的研究人员表示，在北京市科委脑科学研究项目的支持下，该中心在类脑人工智能研究方面取得了初步进展。

类似大脑的智能“黎明”闪现

人工智能是计算机科学的一个分支。它的目标是理解智能的本质，制造出一种新的智能机器，能够以类似人类智能的方式解决问题。人工智能研究的主要目标之一是使机器能够完成通常需要人类智能的复杂任务。

然而，起源于1956年的人工智能尚未成功地赋予计算机更多类似人类的智能，更不用说人类智能的高级特征，如自主学习和想象创造。机器人产生类人智能还有很长的路要走，但在这条蜿蜒数十年的漫长道路上，似乎已经瞥见了曙光。

自动化研究所大脑智能研究中心副主任曾毅研究员说:“与最初的机器人不同，大脑智能不是向机器人灌输大量概念和大量相关图片，而是让机器人在与环境互动的过程中真正学习新的概念，从而促使机器人掌握更多现实世界的知识，并利用这些知识解决问题。”

同时，它的学习模式是通过视觉、听觉、触觉等多感官渠道收集相关信息，从而实现真正的多模态概念学习。“通过多模态感知，以自主学习的方式探索性地学习客观事物，其背后的机制就像人类的学习模式一样，多脑区协同工作，甚至几十个脑区协同工作来完成这种认知功能。”曾毅解释道。

机器人通过与环境交互和整合多条感知路径来学习客观事物，这是中国科学院自动化研究所、北京大学和中国传媒大学联合开展的“基于多脑协作的认知计算研究与验证”研究项目的部分研究内容和最新进展。据曾毅介绍，在这个项目中，自动化研究所主要研究如何模拟大脑中与视觉相关的大脑区域共同工作，最终在无人机上验证应用。

“目前的无人机避障技术往往只是一个简单的规则设置，我们的研究是通过感知-决策回路进行建模，使无人机能够自主决策，选择自己的路径避开障碍物。”曾毅说。

人脑启发的机器大脑

许多人会有疑问。大脑的秘密还没有被揭开。我们仍然不理解智能背后的基本原理。我们如何创造一个具有“大脑智能”的类似大脑的系统？

北京大学计算机科学与技术系主任黄铁军说，虽然人脑是迄今为止已知的最复杂的结构，但它仍然是一个复杂性有限的物理结构:它有大约1000亿个神经元，每个神经元通过数千甚至数万个突触与其他神经元相连。通过神经科学实验，我们可以从分子生物学和细胞生物学的层面分析大脑中神经元和突触的物理和化学特征，了解神经元和突触的信号处理和信息处理特征。

随着检测方法的不断改进，大脑分析变得越来越复杂，而神经元和突触作为信息处理单元，为分析的准确性设定了一个下限，因此“大脑分析是一个可以长期实现的工程和技术问题。”

自动化研究所也在大脑的分析模型方面做了大量的初步工作。根据曾毅的说法，人类的大部分高级认知功能与大脑皮层密切相关。从类脑智能计算建模的角度来看，我们大致可以认为，我们的前期工作是将人类的智能信息处理模型进行抽象，并将其表达为一个可以通过计算来表达的皮层柱模型，从而将其作为机器智能信息处理的基本组成部分，在此基础上可以实现与大脑皮层相关的不同的类脑认知功能。

“当然，不仅大脑皮层，而且分布在大脑皮层下的许多大脑区域在认知功能的实现中也起着重要作用，例如基底神经节和丘脑。”曾毅解释说:“因此，我们的建模工作是基于整个大脑的协同作用和不同认知功能的协同作用。”

在认知脑计算模型的构建中，类脑智能研究中心开展了不同尺度的脑认知计算建模工作。曾毅介绍，在微观尺度上，构建了30多种不同类型神经元的放电和突触计算模型；在中尺度上，实现了微电路和皮层柱的计算模型，微电路和皮层柱由不同类型的神经元组成，在不同的基本单位水平上执行认知任务(如方向选择)。在宏观尺度上，构建了一个由213个脑区和7100万个神经元组成的哺乳动物多脑协同计算仿真系统。

基于此，类脑计算模型具有多模态感知、自主学习、记忆、归纳推理、决策、动作模仿等初始认知能力。，并已初步应用于无人机和机器人平台。

“过去，我们观察了人们如何在行为尺度上处理信息，然后构建了一个人工智能系统。现在，在大型科学仪器的帮助下，我们可以初步地、局部地观察大脑是如何工作的，例如观察单个神经元的活动，观察大脑在进行学习活动时哪些脑区参与了认知过程，从而分析脑区之间的协作机制，进而在此基础上构建一个更接近人脑工作原理的智能系统。”曾毅说，受这些大脑研究的启发，通过计算建模构建了一个机器大脑，这个机器大脑有望在未来的智能机器人中得到广泛应用。

在类脑研究中的深度合作

如何协调大脑不同的认知功能是一个有待智能科学回答的问题。为了建立一个受人脑启发的“机器大脑”，并完成类似大脑的认知功能的计算建模，需要各科研团队之间明确而协调的分工。

“在北京市科委的大脑类计算专项合作方面，我们推动了中国科学院自动化研究所、北京大学、中国传媒大学等相关单位的合作，相关方通过定期项目研讨会等形式实施了具体的科研项目。”市科委主任严介绍说.

中国科学院自动化研究所于2009年开始规划类脑研究和初步探索，并于2014年整体启动类脑智能研究。2015年4月，正式成立类脑智能研究中心。目前，类脑智能已成为研究所的一项重大战略，研究所与模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室、国家专用集成电路设计工程技术中心、智能感知与计算研究中心等研究所相关优势力量合作，全面启动了类脑研究。

不久前，中国科学院公布了“脑科学和智能技术卓越创新中心”。中国科学院神经研究所、中国科学院自动化研究所等20多个与脑科学、认知科学、人工智能和计算科学相关的研究单位将合作开展深度交叉融合研究。

据了解，来自不同研究机构的脑神经研究人员和类脑智能研究人员将定期互访，共同指导青年研究人员和学生，并共同开设一系列脑科学和智能技术课程，以促进深度沟通和融合。