人工智能的另一条发展路径：类脑智能技术初探

当前人工智能存在两条技术发展路径。一条是以模型学习驱动的数据智能，另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。当前现阶段人工智能发展的主流技术路线是数据智能，但是数据智能存在一定局限性，如：数据方面，需要海量数据和高质量的标注；自主学习、自适应等能力弱，高度依赖于模型构建；计算资源消耗比较大，CPU、GPU消耗量巨大；缺乏逻辑分析和推理能力不足，仅具备感知识别能力；时序处理能力弱，缺乏时间相关性；仅解决特定问题，适用于专用场景智能。

 

类脑智能可以解决数据智能的局限性和不足。数据方面，类脑智能可处理小数据、小标注问题，适用于弱监督和无监督问题；更符合大脑认知能力，自主学习、关联分析能力强，鲁棒性较强；计算资源消耗较少，人脑计算功耗约20瓦，类脑智能模仿人脑实现低功耗；逻辑分析和推理能力较强，具备认知推理能力；时序相关性好，更符合现实世界；可能解决通用场景问题，实现强人工智能和通用智能。

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