马斯克说的脑机结合还有多远？真正的脑机科技前沿告诉你真相 | CCF ADL 81类脑计算前沿班回顾

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曾毅：类脑智能—从受脑启发到通用智能的探索

中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心副主任，中瑞数据驱动神经科学联合实验室副主任

曾毅教授从人工智能、神经科学、认知科学交叉的视角介绍了类脑智能的研究进展，介绍了团队在大规模多尺度生物脑神经网络建模与模拟、类脑自主学习、多感觉融合、认知功能协同及其在无人机、机器人领域的智能应用方面的研究进展。

潘纲 讲座题目：从脑机接口到脑机融合

浙江大学计算机学院教授、博导，计算机系统所副所长

潘纲教授介绍了脑机接口的基础知识、植入式和非植入式的脑机接口方式。 他认为脑科学研究有三个十年，前十年是“脑的十年”：从生物角度认识脑，当前十年是“脑机接口”：从工程角度利用脑，未来十年是“脑机一体化”：从信息角度融合脑。

他认为以脑机接口为代表的神经技术的突破使得脑与计算机之间的结合越来越紧密，脑机融合及其一体化已成为未来计算技术发展的一个重要趋势。

他也分析了脑机融合存在的问题与挑战：如何实时获取稳定的神经信号？如何设计植入式设备兵提高生物兼容性？如何理解神经信号的意义?如何开发具备感知计算能力的混合智能系统？

唐华锦 ：神经形态认知计算

四川大学计算机学院教授、博士生导师，类脑计算研究中心主任

唐华锦教授认为与传统人工智能方法不同， 神经形态计算主要受神经科学发展推动，是建立在大脑神经电路结构和神经信息处理与神经脉冲计算原理上的新型计算模式，并最终以神经形态硬件方式来实现仿脑的认知计算与低功耗运算。

虽然在神经科学领域神经元和突触层级已经取得了很大的进展，而如何模拟生物神经元及突触可塑性实现认知计算及实现神经形态芯片依然面临很多挑战，有待深入研究。他从神经形态认知计算领域需要解决的主要问题出发，介绍了该领域取得的主要进展。

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