13年前，正在新加坡科學院數據存儲研究院從事信息存儲的施路平做夢也沒有想到，自己的大膽設想在不僅成為了現(xiàn)實，還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。談及當下熱的話題，人工智能無疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機遇，必須在芯片上做到自主可控。近日，清華大學類腦計算研究中心教授施路平團隊研發(fā)了一款類腦計算芯片“天機芯”，有望促進人工通用智能發(fā)展?！霸撔酒敲嫦蛉斯ねㄓ弥悄艿氖澜绠悩嬋诤项惸X計算芯片，實現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。”談及該成果，團隊成員充滿驕傲。人腦＋電腦＝類腦13年前，公眾對人工智能的認識既沒有如此深刻，也不像這樣對它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲大多通過物理手段將器件體積做小，繼而推動技術發(fā)展?！斑^去無論存儲器也好，CPU也罷，它們的發(fā)展驅動力都是物理微縮。10年、20年后可能會縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對這個問題進行了深入思考。他的答案是，計算機發(fā)展會改變信息計算存儲方式，而這需要新的發(fā)展思路。在某種程度上，人腦和電腦是互補的。施路平告訴《中國科學報》，從計算和存儲的速度和精確性來說，人根本不是計算機的對手。

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    已經大量出現(xiàn)在我們的生活中，從手機解鎖到刷臉支付，甚至上下班都要用人臉識別打卡、進出……那么對于這項技術，我們需要有所敬畏嗎？美國多個城市禁用人臉識別，微軟刪除全球比較大公開面部識別數據庫西方國家似乎對于技術的使用更加保守。比如在美國，面部識別的推進就困難重重。今年5月，舊金山成為美國個禁止面部識別監(jiān)控的城市。一個月后，美國國會兩黨在一場國會聽證會上正式討論了對執(zhí)法部門使用面部識別軟件所帶來的日益擔憂。兩黨一致認為面部識別軟件有侵犯公民隱私權和權的隱憂，尋求立法暫停此類工具的使用。包括面部識別軟件專家在內的團隊認為，在更完善的監(jiān)管出臺或技術充分成熟之前，此類面部識別工具應由國家叫停。國會兩黨共同提案，尋求立法對面部識別進行監(jiān)管7月，美國又一城市通過了禁止在公共場所使用面部識別軟件的法令，成為繼舊金山之后全美第二個禁止面部識別技術的城市。新政策生效后，馬薩諸塞州的薩默維爾市各機構、分局或下屬部門，均不得在公共場所使用面部識別技術。除了立法的監(jiān)管，科技巨頭在技術的使用上也需要謹慎。今年6月，微軟刪除了包含1000萬張人臉圖像的全球比較大公開面部識別數據庫MSCeleb。該數據庫初于2016年發(fā)布。

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   仍然可以通過脈沖神經網絡里的脈沖傳遞訓練去改變，在使用過程中不斷改變網絡模型，適應當前的狀態(tài)。LOIHI可以在單個芯片上完成訓練和推理，實際上，訓練和推理這兩個過程并沒有分得那么開，這一點與人腦一樣。從神經元數量上看，單個LOIHI芯片的神經元數量只比蝦子的腦復雜一點點，距離模擬人腦復雜行為還很遙遠。但是，這些小的單芯片可以互相連接構成更大規(guī)模的陣列，由此模擬更大的神經元。不僅如此，LOIHI芯片直接受益于摩爾定律的發(fā)展，現(xiàn)在是14納米的工藝，到了10納米、7納米之后會大幅提高神經元的容量。位姿科技（上海）有限公司主營：醫(yī)療機器人,光學定位儀器,手術導航,手術機器人,醫(yī)學影像仿真,專注于手術導航定位,醫(yī)學影像仿真導航定位,醫(yī)療機器人研發(fā),科研機器人開發(fā),協(xié)作機器人研發(fā)。

   目前的掃描查看器并不是為配合深度學習而設計的，因此研究人員不得不開發(fā)定制的工具，將HeadXNet集成到掃描查看器中。類似地，真實數據的變化——與算法所測試和訓練的數據相反——可能會降低模型性能。如果該算法處理來自不同種類設備或成像協(xié)議的數據，或者處理不屬于其原始訓練的患者群體的數據，那么它可能不會像預期那樣工作。吳恩達說：“由于這些問題，我認為部署速度將會加快，不是單純的人工智能自動化，而是人工智能和放射科醫(yī)生的合作。我們仍有技術和非技術工作要做，但作為一個團隊，我們將達到這一目標，人工智能與放射科醫(yī)生的合作是有希望的途徑?！蔽蛔丝萍迹ㄉ虾＃┯邢薰局鳡I：上海醫(yī)療機器人,光學定位儀器,上海手術導航,手術機器人,醫(yī)學影像仿真,專注于手術導航定位,醫(yī)學影像仿真導航定位,醫(yī)療機器人研發(fā),科研機器人開發(fā),協(xié)作機器人研發(fā)。上海手術機器人設備，可以聯(lián)系位姿科技（上海）有限公司；

    我們所做的只是一些小的、孤立的研究，”Charvat說?！拔覀冃枰罅康娜丝谘芯?，包括敏感的認知數據。如果一個神經心理學家每小時花600美元出去測試每個人，你就做不到這一點?！彼許avonix和BU決定用一個應用程序試試。與蘋果心臟研究一樣，ASSIST研究將收集純粹的數字數據，沒有醫(yī)生的訪問，沒有大腦掃描。相反，參與者通過簽署同意書并填寫一份簡短的健康史問卷在網上注冊。該團隊希望通過數字廣告和推廣活動，從不同年齡、性別和種族招募40萬人。注冊后，參與者需要下載Savonix移動應用程序。在這個應用程序中，用戶在建立的、經過驗證的神經認知任務的基礎上，在記憶、學習和注意力等領域進行一系列認知測試。Savonix測試由神經心理學家設計和運行，測試多個大腦區(qū)域，斯坦福大學培訓的神經心理學家Charvat說。該試驗未經FDA批準，且FDA不將其視為器械。Charvat說，目前，該公司將這種檢測產品出售給制藥公司和臨床醫(yī)生等企業(yè)，并沒有計劃將其直接出售或銷售給個人。除了參加Savonix測試外，使用iphone的參與者還被要求分享健康應用程序的數據，包括從手機和可穿戴設備收集的運動、營養(yǎng)和睡眠信息。這是許多敏感的健康數據，涉及隱私。然而，研究組織者指出。

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    “讀心術”真的能夠實現(xiàn)嗎？近日，由DARPA和斯坦福的研究團隊正在研究如何“讀小鼠的心”。當然，其實沒有“讀心術”那么玄乎，確切地說，是通過神經網絡讀取小鼠大腦中的電信號活動，來預測小鼠的活動和位置。讀取小鼠的“想法”，預測小鼠的位置大腦由相互連接的神經元組成：神經元可以響應輸入處于狀態(tài)，反過來其他神經元。這些系統(tǒng)的“簡化版”就是個人工神經網絡的靈感來源。斯坦福Schnitzer實驗室的同事們制作了一個數據集，用于監(jiān)控實驗室的小鼠在“競技場”中移動時的神經活動。所謂“競技場”其實是一個帶有地標貼紙的小盒子。研究人員通過將一個微型顯微鏡連接到小鼠的頭部，并記錄熒光染料的軌跡，這種染料會在單個神經元在放電時發(fā)出綠光，從而實現(xiàn)記錄神經活動的目的。這項技術可以同時跟蹤數百個、甚至數千個神經元的活動。我們主要關注小鼠大腦中海馬體CA1區(qū)域的神經元，這是大腦中涉及學習、記憶和導航的部分。該區(qū)域中的一些神經元被稱為“放置細胞”，因為它們響應于鼠標的位置而發(fā)射。例如，當鼠標位于機箱的左上角時，給定的單元格可能只會觸發(fā)。鼠標的大腦通過解釋這些細胞活動或不活動的組合信號來編碼位置概念。

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