神经形态计算和绝地思维技巧可能会产生更多的计算机人共生关系

HESE天看来，几乎每一个产品和启动拥有某种AI能力，但是当涉及到推进这一领域超越简单的机器学习技术人员在麻省理工学院技术评论的未来计算大会说这些AI将需要更多的人比不了。

在12月2日会议的第一天讨论AI时，演讲者重点讨论了该技术的两种不同途径：更多的类似于人类的AI和更多的类似于计算机的人类。这种双重方法被认为是人机共生的潜在未来。

但是，这到底意味着什么，甚至是一件好事?

橡树岭国家实验室的一位研究科学家凯瑟琳·舒曼(Catherine Schuman)通过介绍她在神经形态计算方面的工作开始了对话。舒曼说，这种方法的字面意思是大脑形状的计算，它在一些重要方面不同于传统的神经硬件方法。

舒曼在演讲中说：“神经网络硬件系统，例如Google [Tensor Processing Unit]，是可加速传统神经网络计算的系统……(例如)深度学习。”“它们非常适合当今的人工智能[但是]神经形态计算有些不同。神经形态计算系统从大脑的工作方式中获得了更多灵感……它们实现了尖峰的递归神经网络模型……[​​并且]我们实际上可以在神经形态系统上进行神经科学风格的模拟。”

舒曼说，通过这种更加原生的智能方法，她相信神经形态计算将推动行业从当今的AI迈向未来。

神经形态系统距离商业化还很遥远，但舒曼表示，它们将大量借鉴人类大脑中已经存在的架构，例如大规模平行神经元和突触以及位于同一位置的处理和记忆单元。

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