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类脑计算的研究进展与发展趋势

谈及智能控制方法,很多研究还是在做控制算法的优化,但到目前控制领域乃至整个人工智能领域所面临的两个重大瓶颈其实是存储器和中央处理器分离“冯诺依曼”架构导致的存储墙效应造成能效低下,和引领半导体发展的摩尔定律预计在未来数年内失效。针对这两个问题,未来更适用的智能控制方法,显而易见,应该是基于非冯诺依曼架构的类脑计算控制方法。在类脑计算领域有三大板块,第一,类脑计算算法、芯片、软件工具链和系统;第二,接口;第三,应用。结合此篇论文,主要说明我对类脑计算算法、芯片以及应用方面的感想。 一、类脑计算算法 之前在总结各种智能算法时,我试着对比真实宇宙与数码世界,后来发现人脑和电脑用基本的原理是正好相反的。真实世界中,每一层都支撑上一层,但数码宇宙却是每一层回到最底层。目前的人工神经网络,只是借助了空间复杂性的描述,完成一种傻瓜式的映射。而对于真正的大脑,一个神经元接一千个一万个神经元。这是扩和缩的概念,计算机是缩,脑是扩,所以最终处理信息的时候是非常快的,所以我们想建立一个一样的架构,就要让计算机的架构保持类脑复杂性。 在物理学角度,这是熵的增减问题,反映到计算机上,这就产生了,能耗、速度和带宽...

15分钟构建超低成本数据大屏:DataV + DLA

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