通常認(rèn)為它與注意力和決策相關(guān)。在診斷注意力缺陷多動(dòng)障礙患兒時(shí)，都會(huì)測(cè)量P300信號(hào)，因?yàn)榛純旱倪@種信號(hào)出現(xiàn)的時(shí)間較長(zhǎng)，且信號(hào)強(qiáng)度不如健康兒童。注意力缺陷多動(dòng)障礙的中一般會(huì)使用刺激劑，例如阿得拉。這種藥物能夠幫助提高注意力，同時(shí)減少過(guò)度活躍和沖動(dòng)的行為。雖然藥物可能有助于緩解患者的癥狀，卻無(wú)法幫助了解注意力缺陷多動(dòng)障礙患兒為什么更容易對(duì)某種刺激產(chǎn)生反應(yīng)，以及怎樣才能在減少患者對(duì)藥物依賴同時(shí)其癥狀。我的目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種設(shè)備，通過(guò)監(jiān)測(cè)患兒的大腦及其所處的環(huán)境來(lái)提供相關(guān)研究所需的數(shù)據(jù)。之后我設(shè)計(jì)了“獨(dú)角獸代理人”（AgentUnicorn）——帶有一個(gè)突角的頭戴式設(shè)備。它的突角中裝有一個(gè)800萬(wàn)像素的相機(jī)，能夠在頭戴式設(shè)備內(nèi)置的腦電圖檢測(cè)到P300事件增加時(shí)拍攝視頻。該設(shè)備的外形經(jīng)過(guò)特別設(shè)計(jì)，可以自動(dòng)將電極定位到頭蓋骨上的正確位置。創(chuàng)建AgentUnicorn時(shí)，我不想使用任何商業(yè)化的腦電圖設(shè)備。價(jià)格較低的設(shè)備沒(méi)有數(shù)據(jù)獲取和處理能力，多數(shù)使用的都是接觸前額的單電極，并且難以區(qū)分腦電波和肌肉收縮造成的電活動(dòng)。醫(yī)療級(jí)別的系統(tǒng)價(jià)格非常高昂，可靠設(shè)備的價(jià)格高達(dá)1萬(wàn)美元，而且非常笨重。于是我開(kāi)始與?古格（ChristophGuger）合作。。

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    “可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將這些生物神經(jīng)元的信號(hào)標(biāo)記在小鼠所處位置的地圖上嗎？”也就是說(shuō)，如果我們對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逆向工程，是否可以通過(guò)讀取小鼠的意念得知它的位置？準(zhǔn)確預(yù)測(cè)生物神經(jīng)元活動(dòng)的位置為此我們訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)近的神經(jīng)元放電模式預(yù)測(cè)小鼠的位置。我們使用實(shí)驗(yàn)觀察結(jié)果的前80%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，給出神經(jīng)元的活動(dòng)，來(lái)預(yù)測(cè)后20％觀察結(jié)果的小鼠位置。我們嘗試了許多模型體系結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)具有回歸輸出層的簡(jiǎn)單密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)比較好，平均預(yù)測(cè)誤差為4cm。小鼠身長(zhǎng)約8厘米，而競(jìng)技場(chǎng)大小為45cm×60cm的矩形。此循環(huán)動(dòng)畫(huà)中顯示了我們的預(yù)測(cè)（藍(lán)點(diǎn)）和小鼠的標(biāo)記位置（紅點(diǎn)）。模型預(yù)測(cè)給出的位置（藍(lán)點(diǎn)）和小鼠的標(biāo)記位置（紅點(diǎn)）不過(guò)，盡管回歸輸出表現(xiàn)良好，但沒(méi)有表現(xiàn)出對(duì)其他預(yù)測(cè)的確定性的任何信息。為此我們?cè)O(shè)計(jì)了另一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這次的模型包括卷積層。我們將“競(jìng)技場(chǎng)”劃分為1厘米見(jiàn)方的網(wǎng)格，并訓(xùn)練分類任務(wù)，預(yù)測(cè)小鼠將走過(guò)“競(jìng)技場(chǎng)”中的哪些網(wǎng)格方塊。模型為預(yù)測(cè)了小鼠會(huì)經(jīng)過(guò)每個(gè)方塊的概率，輸出了一張預(yù)測(cè)強(qiáng)度的熱圖。但是，由于小鼠的實(shí)際位置的標(biāo)簽是單個(gè)網(wǎng)格方塊（以小鼠的中心點(diǎn)為準(zhǔn)）。

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    這些芯片可以用于使某些類型的假肢更具適應(yīng)性，通過(guò)新型高效的事件攝像機(jī)為目標(biāo)跟蹤提供動(dòng)力，為iCub機(jī)器人的電子皮膚提供觸覺(jué)輸入，甚至實(shí)現(xiàn)桌上足球的自動(dòng)化。研究人員也一直在使用Loihi來(lái)改進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。例如，上周在Telluride神經(jīng)形態(tài)認(rèn)知工程研討會(huì)的一個(gè)活動(dòng)中，研究人員正努力使用一個(gè)基于Loihi的系統(tǒng)來(lái)控制一場(chǎng)桌上足球比賽?！斑@讓人覺(jué)得很瘋狂，”他說(shuō)。“但這是神經(jīng)形態(tài)技術(shù)的一個(gè)很好的例證。它必須很快，需要快速響應(yīng)，快速規(guī)劃和預(yù)期。這就是神經(jīng)形態(tài)芯片擅長(zhǎng)的?！睆?個(gè)Loihi芯片到64個(gè)Loihi芯片，更多的是軟件問(wèn)題而不是硬件問(wèn)題?！拔覀儚囊婚_(kāi)始就在Loihi芯片中設(shè)計(jì)了可伸縮性，”Davies說(shuō)?！霸撔酒幸粋€(gè)分層的路由接口，允許我們擴(kuò)展到多達(dá)16000個(gè)芯片。所以64個(gè)只是一小步?！比ツ辏⑻貭栔袊?guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)介紹神經(jīng)擬態(tài)芯片LOIHILOIHI芯片由128個(gè)計(jì)算組成，每個(gè)有1024個(gè)人工神經(jīng)元，整個(gè)芯片共有超過(guò)13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和。采用異步計(jì)算，有需要才被，可以大幅降低能耗。與其他現(xiàn)有神經(jīng)擬態(tài)芯片訓(xùn)練完參數(shù)就固定下來(lái)不同，LOIHI擁有“自我學(xué)習(xí)”（self-learning）的能力，它的參數(shù)在使用過(guò)程中。

    RandomForestclassifier）進(jìn)行情緒分類。研究的實(shí)際效果可以針對(duì)一個(gè)給定的人走路的RGB視頻利用三維人體定位技術(shù)來(lái)提取一組3D步態(tài)，然后從步態(tài)中提取上述特征，用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行情感分類，準(zhǔn)確率可達(dá)80%。研究方法概述情感特征計(jì)算情感特征計(jì)算包括兩方面：姿態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)特征。姿態(tài)特征包括：Volume、Angle、Distance、Area四個(gè)向量。運(yùn)動(dòng)特征包括：Speed、AccelerationMagnitude、MovementJerk、Time四個(gè)向量。將姿態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)特征結(jié)合起來(lái)，生成情緒特征。數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)集一共有六個(gè)：（EmotionWalk）是研究人員新自己采集的數(shù)據(jù)，他們從大學(xué)招募了24名志愿者，并且讓他們模擬不同的情緒走路，再用相機(jī)記錄下來(lái)。收集后的數(shù)據(jù)還可以使用GANs來(lái)生成新的人類動(dòng)作的關(guān)節(jié)序列。EWalk數(shù)據(jù)集監(jiān)督分類研究人員使用了LSTM（LongShort-TermMemory）網(wǎng)絡(luò)來(lái)監(jiān)督分類。LSTM網(wǎng)絡(luò)是具有特殊“記憶單元”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以存儲(chǔ)任意時(shí)間步長(zhǎng)的數(shù)據(jù)序列中特定時(shí)間步的數(shù)據(jù)值。因此，LSTMs對(duì)于捕獲數(shù)據(jù)序列中的時(shí)間模式，然后在預(yù)測(cè)和分類任務(wù)中使用這些模式非常有用。LSTM訓(xùn)練過(guò)程為了監(jiān)督分類，LSTMs像其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的類標(biāo)簽來(lái)訓(xùn)練的。然而。

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    以了解神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式。果蠅是生物學(xué)上公認(rèn)的一種研究動(dòng)物，果蠅的大腦更是近來(lái)研究的主要目標(biāo)對(duì)象。截至目前，已有八項(xiàng)諾貝爾獎(jiǎng)授予了果蠅相關(guān)研究，這些研究推動(dòng)了分子生物學(xué)、遺傳學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。果蠅研究的重大優(yōu)勢(shì)在于它們的大小：與老鼠大腦（1億個(gè)神經(jīng)元）、章魚(yú)大腦（5億個(gè)神經(jīng)元）或人類大腦（1000億個(gè)神經(jīng)元）相比，果蠅大腦相對(duì)較?。ㄖ挥?0萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元）。這種優(yōu)勢(shì)使得研究人員更容易將果蠅大腦作為一個(gè)完整回路來(lái)研究。40萬(wàn)億像素下的果蠅大腦重建，任何人都可以交互瀏覽。40萬(wàn)億像素下的果蠅大腦自動(dòng)重建谷歌在霍華德·修斯醫(yī)學(xué)研究所的合作者將果蠅大腦切分成數(shù)千個(gè)40納米的超薄切片，并且使用透射電子顯微鏡生成每個(gè)切片的圖像（由此產(chǎn)生了40萬(wàn)億像素以上的果蠅大腦影像），然后將2D圖像排列對(duì)齊形成完整果蠅大腦的3D圖像。這項(xiàng)研究用到了數(shù)千塊谷歌CloudTPU和泛洪算法網(wǎng)絡(luò)（Flood-FillingNetwork，F(xiàn)NN），后者能夠自動(dòng)跟蹤果蠅大腦中的每個(gè)神經(jīng)元。雖然該算法大體上運(yùn)行良好，但研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)對(duì)齊效果不完美（連續(xù)切片中的圖像內(nèi)容不穩(wěn)定）或切片和成像過(guò)程存在問(wèn)題導(dǎo)致多個(gè)連續(xù)切片缺失時(shí)，該算法的性能會(huì)下降。為了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

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    13年前，正在新加坡科學(xué)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究院從事信息存儲(chǔ)的施路平做夢(mèng)也沒(méi)有想到，自己的大膽設(shè)想在不僅成為了現(xiàn)實(shí)，還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。談及當(dāng)下熱的話題，人工智能無(wú)疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機(jī)遇，必須在芯片上做到自主可控。近日，清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心教授施路平團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款類腦計(jì)算芯片“天機(jī)芯”，有望促進(jìn)人工通用智能發(fā)展。“該芯片是面向人工通用智能的世界異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片，實(shí)現(xiàn)了中國(guó)在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破。”談及該成果，團(tuán)隊(duì)成員充滿驕傲。人腦＋電腦＝類腦13年前，公眾對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)既沒(méi)有如此深刻，也不像這樣對(duì)它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲(chǔ)大多通過(guò)物理手段將器件體積做小，繼而推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。“過(guò)去無(wú)論存儲(chǔ)器也好，CPU也罷，它們的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力都是物理微縮。10年、20年后可能會(huì)縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了深入思考。他的答案是，計(jì)算機(jī)發(fā)展會(huì)改變信息計(jì)算存儲(chǔ)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(bǔ)的。施路平告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》，從計(jì)算和存儲(chǔ)的速度和精確性來(lái)說(shuō)，人根本不是計(jì)算機(jī)的對(duì)手；

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