人工智能第三次浪潮以及若干认知
人工智能发展的三次浪潮
人工智能发展的三次浪潮介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。
随着计算能力、数据量和算法的不断进步，人工智能已经取得了显著的发展。
本文将介绍人工智能发展的三次浪潮，分别是符号主义浪潮、连接主义浪潮和深度学习浪潮。
我们将从不同的角度探讨这些浪潮对人工智能的发展带来的影响。
符号主义浪潮符号主义浪潮是人工智能发展的第一次浪潮，起始于上世纪五六十年代。
在这个时期，人工智能研究主要关注使用逻辑和符号推理来实现智能行为。
研究者们希望通过编写规则和程序来模拟人类的思维过程。
在这个浪潮中，一些经典的人工智能计算机程序被开发出来，比如IBM的Deep Blue和AT&T贝尔实验室的SHRDLU。
然而，符号主义浪潮也面临一些挑战。
人工智能的推理过程往往需要手工编写大量的规则和知识，这对人力和时间的要求非常高。
而且，这些规则往往是固定的，无法适应复杂和变化的环境。
因此，符号主义浪潮逐渐失去了发展的动力。
连接主义浪潮连接主义浪潮是人工智能发展的第二次浪潮，起始于上世纪八九十年代。
在这个时期，人工智能研究主要关注使用神经网络和统计模型来实现智能行为。
连接主义模型通过模拟神经元之间的连接和突触传递信息的方式，实现了类似于人脑的信息处理。
连接主义浪潮在语音识别、图像处理和机器学习等领域取得了重大突破。
例如，1997年，IBM的Deep Blue击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引起了世界的关注。
另外，深度学习模型的兴起也是连接主义浪潮的重要成果，它使用多层神经网络来从大量数据中学习特征表示和模式识别。
连接主义浪潮的突出特点是其能够从数据中学习，并且能够处理复杂和非线性的问题。
然而，连接主义模型的可解释性较弱，很难理解学习到的特征和模式是如何作用的，这对一些应用场景来说是一个挑战。
深度学习浪潮深度学习浪潮是当前人工智能发展的主流趋势，起始于上世纪十年代中期。
人工智能的进化史
人工智能的进化史（一）人工智能的起源人工智能可以追溯到20世纪初期，当时计算机还是基于机械的，人们想利用计算机来完成智力活动，于是出现了一种称为“逻辑机”的设备，可以解决问题的正确性。
但是，由于当时计算机的处理能力非常有限，无法进行大规模的数据处理，因此，人们不能使用计算机来处理更为复杂的事物。
（二）人工智能的第一次浪潮到了20世纪50年代，人工智能的发展开始进入一个全新的时代——人工智能的第一次浪潮。
这个时期，科学家们开始尝试让机器模拟人脑的神经网络。
在这个时期，科学家们提出了许多重要的工具和概念，例如“逻辑术语”和“语言处理程序”。
科学家们开始用计算机处理各种语言，以达到理解和翻译的目的，并研究机器可以如何使用逻辑来推理。
（三）人工智能的第二次浪潮到了20世纪80年代，人工智能进入了第二次浪潮，这是一段非常重要的时期，因为它为现代人工智能的突破打下了坚实的基础。
在这个时期，科学家们还发现了一些新的技术，如“专家系统”和“基于知识的系统”。
专家系统是一种使用人工智能的应用程序，允许程序学习和记忆人工知识库中的事物，同时可以自动翻译和测量数据。
基于这种技术，人们可以将智能保存在一台计算机上，提供给全世界的人使用。
这使得机器能够模拟人类的思维模式，并进行高级的推理和决策。
（四）人工智能的第三次浪潮到了21世纪，人工智能迎来了“机器学习”时代，这是人工智能的第三次浪潮。
随着互联网的快速发展和能量传感器的减少，庞大的数据集支持着机器学习算法，从而使得机器可以更加准确地处理和误识别大规模的数据。
这个时期出现了平面上最强大的计算机技术，使得机器学习和自然语言处理成为可能。
（五）未来展望在未来，人工智能将会更加广泛地嵌入到我们的生活中，成为各种生活设备的基础。
人工智能使得机器可以更好地理解和感知我们所生活的环境，这将给我们带来更加便利的生活。
与此同时，人工智能将对未来的就业市场产生重要影响，可能使得有些行业的工作被自动化模拟，从而大大减少工作机会。
人工智能第一章简介
深度学习的模型结构复杂，参数众多，可以学习到更加抽象的特征表示；同时，深度学习 需要大量的数据进行训练，通过自动学习数据的特征表示，可以大大提高模型的性能。
神经网络模型及优化方法
01 02 03
神经网络模型
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通 过多层神经元的组合和连接，可以实现对复杂函数的逼近 和表示。常见的神经网络模型包括前馈神经网络、卷积神 经网络、循环神经网络等。
人工智能系统能够自主地 学习和适应环境，不需要 人类的干预和指导。
人工智能系统能够快速地 处理和分析大量数据，提 高决策和执行的效率。
人工智能系统能够准确地 识别和预测事物的发展趋 势和结果，减少误差和失 误。
人工智能系统能够通过自 主学习和不断优化，创造 出新的知识和技术，推动 科技进步和社会发展。
高客户服务效率。
情感分析
分析文本中的情感倾向和 情感表达，用于产品评价
、舆情监测等领域。
机器翻译
实现不同语言之间的自 动翻译，促进跨语言交
流。
智能写作
利用NLP
计算机视觉技术
计算机视觉概述
01
计算机视觉定义：计算机视觉是一门 研究如何使机器“看”的科学，更进 一步的说，就是指用摄影机和电脑代 替人眼对目标进行识别、跟踪和测量 等机器视觉，并进一步做图形处理， 使电脑处理成为更适合人眼观察或传 送给仪器检测的图像。
军事领域
介绍机器人在军事领域的应用， 如无人侦察机、排雷机器人、 战斗机器人等。
工业领域
介绍机器人在工业生产中的应 用，如自动化生产线、焊接、 装配等。
医疗领域
介绍机器人在医疗领域的应用， 如手术辅助、康复训练、远程 医疗等。
人工智能狂潮——从专家系统到机器学习
第一次人工 智能浪潮
第二次人工 智能浪潮
20世纪 60年代
20世纪 70年代
20世纪 80年代
20世纪 90年代
21世纪 00年代
21世纪 10年代
人工智能第二次浪潮的代表——专家系统
人工智能第二次浪潮的代表——专家系统
动物识别系统
小结
专家系统
一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统
专家系统
你可以有哪些操作，对应于哪些结果呢？
两种操作：什么都不做 和 点击鼠标； 两种结果：不操作（小鸟坠落），小鸟飞行。
Flappy Bird游戏
进阶目标：
在原来的基础上，增加“机器学习模块”，分别 用两种方法——有监督学习和无监督学习，通过 若干轮的训练和学习，让小鸟自己飞跃柱子。
Flappy Bird游戏 无监督学习：
课后作业
自学编程猫的基本内容，利用编程猫制作一个简单的AI系统。 如对话系统、动物判断系统等。
Flappy Bird游戏
操作任务
③尝试修改源程序的特征值，看看有什么变化？
思考
有监督学习和无监督学习有什么不同点？ 机器学习（有监督学习和无监督学习）有什么局限性？
小结
一、人工智能第三次浪潮兴起的原因和背景，专家系统 和机器学习（有监督学习、无监督学习）的基本含义。 二、通过案例体验，掌握专家系统与机器学习的作用及 其局限性，运用机器学习的原理分析提取特征量，解决 实际问题。
知识延伸 知识是无边界的，无法输入所有的知识。
人工智能第二次浪潮的另一个代表——机器翻译
操作任务：中英文互译 （1）“有困难 找警察” （2）He saw a woman in the garden with a telescope.
第三次浪潮读后感
第三次浪潮读后感《第三次浪潮》一书对我个人来说是一本非常启发性的书籍。
通过对信息革命和技术变革的深入分析，书中揭示了现代社会的变革模式和趋势，让我对未来发展有了更深入的理解和思考。
首先，书中对信息革命的描述令人震撼。
作者指出，信息革命是人类历史上的第三次浪潮，它以信息技术的发展为基础，彻底改变了人类社会的生产方式和社会结构。
在信息革命的推动下，我们的生活发生了翻天覆地的变化。
从互联网的普及到移动互联网的崛起，再到人工智能的兴起，我们已经进入了一个全新的时代。
而这种变革的速度和规模，远远超过了以往的两次浪潮，给人们带来了深刻的冲击和巨大的机遇。
其次，书中强调了个人素质的重要性。
在这个信息爆炸的时代，对于个人而言，只有不断提升自己的素质和技能，才能适应社会的发展和变化。
书中提到了“三生一即”（一技之专，二兵之准，三商之聚，四匠之精）的概念，即个人应该具备精湛的专业技能、敏锐的适应能力、创新思维和团队合作能力。
只有具备这些素质，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
另外，书中也强调了创新和创业的重要性。
在信息时代，创新是推动社会发展的重要力量。
而创业则是创新的载体，是将创新转化为实际产出的方式。
书中列举了许多创新创业的案例，让我认识到创业不仅是为了个人的发展，也是为了社会的进步和改变。
同时，书中也提到了创业中的挑战和风险，让我明白创业不是一件容易的事情，需要耐心、勇气和毅力。
最后，书中还探讨了社会的发展趋势和未来的前景。
作者认为，未来的社会将更加强调个人的创造力和创新能力，智能机器将取代人们简单重复的工作，而人类将更多地从事创意和创新方面的工作。
此外，作者还指出了一些争议性的观点，比如人工智能可能引发的伦理和道德问题，以及资源和环境的限制等。
这些观点都非常引人深思，让我明白未来的发展需要我们保持警觉和思考。
总的来说，《第三次浪潮》是一本非常有价值的书籍。
它用深入分析和实例让我了解了信息革命的重要性和影响，启发了我对未来的思考和认知。
人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点
人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点近几年，机器学习、图像识别等技术在人们的日常生活与工作中得到了更广泛的应用。
比如，人们可以通过Google Photos更快地寻找自己需要的图片，可以利用Google Now 的自动推送功能获取所需信息，可以通过Inbox自动撰写邮件回复等。
人工智能为我们的工作、生活带来了极大的便利。
一、第一次人工智能浪潮1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上，助理教授John McCarthy提出的“人工智能”概念被正式使用。
此后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：将人和机器分开进行测试，如果30%以上的被测试者无法确定他面对的是人还是机器，这台机器就顺利通过测试，被认为具有人工智能功能。
受图灵测试的刺激，全球范围内出现了第一波人工智能浪潮。
在此阶段，研究方法方面符号主义方法盛行，数学证明、专家系统、知识推理等形式化的方法在人机交互过程中得到了广泛应用。
但因为那个时候计算机和互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展。
二、第二次人工智能浪潮进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。
因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。
在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。
在这个阶段，由于数据量不足，再加上测试环境有限，人工智能只限于学术研究，没能走出实验室，不具备实用价值。
三、第三次人工智能浪潮2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。
2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。
随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。
2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。
如何认识第三次计算机浪潮
如何认识第三次计算机浪潮我们现在已经进入了一个无处不在的嵌入式、直观计算的时代。
在家庭、汽车、商店、农场、工厂等各种地方，科技都可以思考、感知、理解、回应我们的需求。
这已经不是科幻小说，而是一个新时代的曙光到来。
大多数人可能还没有意识到这一点，但我们已经清晰感受到了来自第三次计算机浪潮的冲击，许多细微而有意义的技术改进，正在帮助我们生活得更安全、更健康、更有保障。
在2014年，你驾驶着新一代奔驰汽车，它的“智能”系统可能会让你避开一个将要被撞到的人；在尼日利亚，一位农民可以把他的移动设备当做通信气象传感器来使用；你会忘记吃药？Adhere Tech公司的智能药瓶会通过文字或留言信息定时发出提醒。
科技正在融入我们的自然行为当中，用实时数据把我们的物理世界和数字世界连接起来。
随着我们与科技的关系发生奇妙改变，企业也可以对自己的产品和服务做出调整。
我们已经看到，越来越多的城市更“智慧”地通过安装传感器来自动管理和调整停车位。
为了加强城市安全，声学传感器结合音频和GPS定位系统，可以准确侦听到枪声的位置，在30秒内，调度员就可以确定射手的人数、击发数量，甚至是武器的型号。
在医疗卫生方面，可穿戴设备可以监视我们的步调、睡眠模式、卡路里摄入量，以确保我们是否遵循医嘱和达到了个人目标。
新生儿的家长可以尝试使用一款配备了湿度传感器的尿布，当它该更换时，就会自动发出鸣叫。
要真正了解第三次计算机浪潮是如何发生的，我们首先应该设想自己已经走了多远。
第一波计算机浪潮开始时，企业刚开始通过大型计算机系统来管理自己的业务――那是在50年前。
接着，在20世纪80和90年代，计算机开始变得“个人化”。
不过在大多数情况下，计算过程仍然是原地待命、缺乏情境认知的。
在第二次计算机浪潮中，移动计算和智能手机占据了舞台中心。
数以亿计的人――其中，许多人可能还没能拥有清洁的水资源、电力系统，甚至住房，但他们已都被连接起来。
消费者只要花费一些移动电话的固定成本，就可以享有和接入开发人员创建的各种应用程序。
人工智能的发展过程
人工智能的发展过程人工智能的发展浪潮和阶段介绍——在研究者们的努力下，弱人工智能的发展出现了三波发展浪潮。
第一次发展浪潮：人工智能发展形成阶段（20世纪40年代-20世纪70年代中期）。
1943年McCulloch和Pitts提出神经元逻辑模型，意味着人工智能在人类历史上正式诞生。
1956年，为解决人工神经网络“结构复杂”问题，以麦卡锡、马文明斯基等为代表的从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者们集聚在达特茅斯大学。
召开了人类历史上第一次人工智能研讨会，并第一次使用了“人工智能”这一术语，这一年被视为人工智能的元年，同时也开启了各国政府、研究机构、军方对人工智能投资和研究的第一波热潮。
此后，人工智能取得了显著的成果。
1960年，美国的麦卡锡（J.Mccarthy）发明了人工智能程序设计语言Lisp，用于对符号表达式进行加工和处理。
1963年，纽厄尔（A.Newell）发布了问题求解程序，首次将问题的领域知识与求解方法分离开来，标志着人类走上了以计算机程序模拟人类思维的道路。
1965年鲁宾逊（Robinson）提出了归结原理，实现了自动定理证明的重大突破。
1968年，奎利恩（J.R.Quillian）指出，记忆是基于概念之间的相互联系来实现的。
20世纪70年代，人工智能的研究已在世界许多国家相继展开，研究成果大量涌现。
1970年国际性的人工智能杂志《Artificial Intelligence》创刊，对推动人工智能的发展、促进研究者们的交流起到了重要作用。
1972年法国科默寥尔（A.Clomerauer）提出并实现了逻辑程序设计语言PROLOG。
肖特里费（E.H.Shortliffe）等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。
然而，这一时期，受到基础科技发展水平以及可获取的数据量等因素的限制，在机器翻译、问题求解、机器学习等领域出现了一些问题，在语音识别、图像识别等简单的机器智能技术方面取得的进展都非常有限。
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人工智能第三次浪潮以及若干认知（来源：科学杂志，2017-06-02）长期以来，智能一直用来表示大脑思维的能力。
智能究竟是什么？这个问题至今没有公认的答案，不断有人试图从本质上给出一个简短而精确的定义。
其实，早在60年前，就有一个接受度较高的提法——智能的本质是大脑的信息处理或计算能力。
这比思维能力具体了一些，有信息理论和人造的计算机做参照，但仍太笼统，除了思辨没有多大用途。
追求智能的简要精确定义可能是个迷思，因为大脑是一个非常复杂的系统，智能是该系统多种属性、功能和外在表现的综合。
大脑智能的外在描述和内在探索对大脑智能的了解，可以通过对大脑智能外在描述的观察，及对其内在的进一步探索。
大脑智能的外在描述可以从广义和狭义两个角度来讨论。
广义上，所有需要经过大脑的信息处理或计算都可以视作智能活动，主要包括心智方面的感知、注意、识别、反应、情绪、推理、理解、觉悟、发现、动机、意图、规划、搜索、评估、决策，以及更为一般的控制和通信活动等。
狭义上，常用“智、慧、聪、能”等字描述大脑智能，多指人类大脑独有的、而非人类大脑所不具有的能力。
随着时代发展，人们开始发现，过去被认为是“智、慧、聪、能”的能力，人造计算机以及某些动物的大脑也具备。
换言之，这种狭义的智能概念是随着人们认识的扩展而不断发展的。
大脑智能的内在探索至少应该包含信息处理和神经科学两个方面。
信息处理方面，率先探索的是大脑的最基本元件。
回顾历史，对这方面存在一系列疑问，比如大脑系统究竟存在几个基本单元？每个单元担任什么样角色？这些基本元件将形成几种不同的基本通路并发挥什么作用？这些通路以怎样的结构形成不同功能的模块，并如何构成系统？更进一步，还想了解在这个系统里信息是如何流动的，有几种机制协调管理这些流动实现各种智能活动等。
与由电阻、电容、电感、互补金属氧化物半导体（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）等基本元件构成的电路系统相类似，脑信息系统也应该不止有一种元件。
从1943年麦卡洛克（W. S. McCulloch）和皮茨（W. Pitts）提出的神经元模型，1959年罗森布拉特（F. Rosenblatt）的感知机，1985年美国加州大学圣迭戈分校的并行分布处理（parallel distributel processing, PDP）团队的多层神经网络，到2006年多伦多大学欣顿（G. Hinton）团队展示深度学习用的受限玻尔兹曼机，他们考虑的都是一种元件，数学上用逻辑斯谛（Logistic）线性模型来近似其多输入单输出的关系。
另外，从1960年代初维塞尔（T. Wiesel）和休伯尔（D. H. Hubel）的特征检测理论，到现今深度学习中广为使用的卷积神经网络，采用的是称为S 元（simple cell，简单细胞）和C元（complex cell，复杂细胞）的两种基本单元。
神经科学方面，也有许多问题引起众人关注。
例如神经元主要由哪些关键性物质构成？哪些物质调制神经元功能（神经科学称其为调质）？哪些物质作为信息流载体（神经科学称其为递质）？近年来，已被发现的递质和调质有近百种，有待鉴定的可能性更多，可分为胆碱类、单胺类、氨基酸和神经肽。
随着时间的推移，还会发现更多种这样的物质。
然而智能的内在探索在上述两个方面的发展存在很大的不平衡，投入的力量相差悬殊。
尽管在关于神经元的结构和物质组成上，已有不少研究发现，但这些成果对弄清智能行为少有帮助。
笔者认为应该将两方面的进展联系起来，并思考哪些生化物质对应哪种基本单元，哪些物质支撑信息流动，哪些物质可能影响神经元的生存和能耗，但并不直接起信息处理作用，找到这些问题的答案或许能加深对智能的理解。
近二三十年脑科学的研究进展与人工智能第三次浪潮关系不大，不过，1960年代的特征检测理论和1980年代的多层神经网络对第三次浪潮颇有影响。
智能研究历史回溯冯·诺依曼结构的计算机诞生后，人们产生了种种期待，觉得计算机像人一样有智能，机器替代人完成各种工作的时代来临了。
著名的图灵测试让机器模拟人类智能行为，以此来判别机器是否拥有人工智能。
当时的研究兵分两路，一路是人按照特别设计的语言编程，机器通过乔姆斯基（N. Chomsky）形式语法系统和相应的树搜索技术读懂并完成可编程求解的问题或活动；另一路针对那些难以编程的问题，主要是语言理解、机器视觉、知识表示、推理规划等。
智能研究的多个分支纷纷出现，并在1950年代掀起第一次研究浪潮。
巴洛（H. B. Barlow）、莱特温（J. Y. Lettvin)、维塞尔和休伯尔关于特征检测器及其理论的研究，开创了计算神经科学。
基于麦卡洛克和皮茨神经元模型的罗森布拉特的感知机，既是人工神经网络研究的起始标志，也与统计决策理论、霍夫变换(Hough transform)一起成为模式识别和机器视觉的源头。
乔姆斯基形式语法系统影响巨大，不仅是计算机程序编译和符号人工智能的源头，而且还推动心理学派生出计算心理学，令物理符号主义取代了起源于20世纪初的行为主义。
在其后一二十年里，这些分支分别自立门户。
符号人工智能的发展规模最大，形成了知识表示、规则推理、启发搜索的基本体系。
但是符号人工智能的知识和规则的获取需要通过人工，然后才是机器进行演绎，整个流程其实是编程求解的“同宗兄弟”，因而有类似的局限。
这一期间，人工神经网络的研究则受到符号人工智能中某些大师的错误排挤，发展停滞。
经历了那一段艰苦时期，曙光终于出现。
1980年代中期，计算心理学逐步发展为认知科学，在加州大学圣迭戈分校PDP团队的倡导下，建立在人工神经网络模拟大脑神经元及其联结基础上的联结主义活跃起来，其部分主要旗手转而扛起人工神经网络的旗帜，推动神经网络学习在其后十余年间掀起高潮。
同时，停滞了20余年的行为主义在萨顿（R. Sutton）等人的推动下，以强化学习（reinforcement learning）为主题，再现活力。
另外，模式识别和机器视觉研究也开始沿着多条线发展。
一时间，人工智能研究蓬勃发展，春色满园。
这一时期可以认为是智能研究的第二次浪潮。
我国相应地进行了各种跟踪研究，迎来了第一次浪潮[1]。
1990年代中末期开始，人工神经网络的一些主要研究力量转向推动人工智能发展。
先以贝叶斯网络推理为主流，后又将神经网络学习研究进一步推广为研究各种机器学习方法，智能研究的第三波浪潮掀起。
此次浪潮带动模式识别与机器视觉方向的研究再度趋热。
而集成电路、无线通信、互联网、信息采集、传感控制、物联网等多种技术的积累，尤其海量数据和超级计算能力的提升，为辛顿团队在2006年重新审视深度神经网络创造了条件，他们很快在认识上有了新突破，由此推动人工神经网络急速升温，促进了神经科学、认知科学的繁荣和相互融入。
经过60年，智能研究相关各分支再度大整合。
AlphaGo 系统进一步成功整合深度学习和强化学习，并让人们再次关注到一甲子以前曾风靡了一甲子的行为主义。
第三次浪潮与前两次浪潮最为不同的是IBM、谷歌等科技巨头的加入，它们以雄厚资源和大兵团作战能力，雄踞龙头，通过推出沃森（Watson）系统、AlphaGo系统等智能产品，持续推高第三次浪潮。
这意味着针对超级复杂大系统的智能研究已从学者们个人的沙盘推演转变为大规模团体作战，这个转变是必然的。
对于我国人工智能的发展境遇，笔者有三点管见[2]：首先，研究的龙头应是大科技公司或综合体系，而非高校或事业单位的研究院所。
龙头企业的兴起才是评判国家人工智能发展水平的重要因素。
第二，国家规划有助于扶持这类综合体系的产生，但关键是领导整合能力。
第三，事业型研究单位和小的高科技公司应专注薄弱及重要环节的新方法、新技术，这样会有效加快我国人工智能前进的步伐。
有关智能研究若干提法之梳理智能研究各分支的这番大整合，产生了不少新术语，并出现了若干可能会引起误解的新提法。
为避免混淆，需要对它们进行系统梳理。
类脑计算（brain-inspired computing）最早在美国流行，是指受大脑神经元结构和机制启发而研制的计算芯片，以及由这种计算芯片组建的计算系统。
类脑计算主要包括神经形态芯片和脉冲神经元芯片，它的功耗远低于CMOS芯片。
2017年年初，《自然材料》（Nature Materials）报道了一种更接近大脑神经元机制的新型忆阻器芯片，或许由它组建的计算系统会更接近人类大脑智能。
类脑智能（brain-like intelligence）在20多年前就经常出现在亚太神经网络学会的会议上。
日本理化学研究所（RIKEN）前脑科学研究院院长甘利俊一（S. Amari）教授在建议用信息几何理论对脑的学习建模时，也常使用这个词。
其实，它与大脑内在没有直接关系，只是人工智能的同义词。
它还有另外一层意思，指模拟智能的系统至少有一些与大脑内在类似的东西（brain-like system）[3]。
现今该词的用法多为后者，卷积神经网络和深度学习嵌入了维塞尔和休伯尔特征检测结构，也算一例。
由此可见，可以认为类脑计算是类脑智能研究的一部分。
但是，从神经科学得到的关于大脑内在的已有知识甚少，制约了类脑智能研究的发展，算得上是类脑智能的事例至今不多。
增强智能（augmented intelligence）又称脑机智能或脑机合一，源于拓展大脑对外信息输出的通道（语言、动作、表情、文字等）。
先由机器如可穿戴设备直接获取大脑的信息（目前主要是脑电信号），接着对其进行不同程度的处理。
增强智能可以用于控制各种伺服机构，如假肢、轮椅、各种装置、人造器官等，也可以实现机器的高水平智能活动，形成人脑—机器接续合一，甚至完成机器的信息输出，通过人的自然感官或人工通道（如附加电极）反馈，从而影响大脑的智能。
增强智能不同于模拟大脑能力的人工智能，也非耸动视听的“对抗人工智能”，而是指“大脑智能+新的信息通道+人工智能”以增强或延拓大脑的智能。
群体智能（crowd intelligence）又称群智计算，是指大量个体通过交流合作实现超越个体的智能。
这个名词源于30多年前对蚁群、蜂群等行为的研究，该研究主要是观察没有中心控制的分布式初级个体如何发生自组织。
如今，群体智能关注的是高级智能个体，严格地说，大脑智能就是人类群体智能在每一个体大脑上的不同体现，现实中很难看到一个孤立大脑的智能。
人类智能实质就是以大量个体大脑通过通信交流和储存积累两个基本要素，再由第三个要素——某些核心人物或团体进一步归纳提炼，逐步形成的；反之，它又会影响、教育、提升每一个体的大脑智能。
当今超级互联网和强大的服务器大大提升了前两个要素，而第三个要素也有人工智能、类脑智能和增强智能为帮手，人类智能的后续发展非常令人期待。