Nature解密类脑计算，人类未来需要一张蓝图
与日俱增的算力需求下，现代计算系统能耗也越来越高，很难作为可持续的平台支持人工智能技术的未来发展。这一能源问题很大程度上源于传统数字计算系统采用经典冯·诺依曼结构，即数据处理和存储需要在不同地方进行；而在人脑中，数据处理和存储在同一个区域完成，且大规模并行。生物学的灵感启发了类脑计算，神经形态系统可以处理非结构化数据、完成图像识别、对噪声和不确定数据集进行分类、并参与建构更优的学习和推断系统，有望从根本上改变处理信号和数据的方式，无论是在能源效率方面，还是在处理现实世界的不确定性方面。然而，目前对神经形态计算的关注和投资远远落后于数字人工智能和量子技术，该如何发挥神经形态计算的潜力？近期发表于 Nature 的文章认为，类脑计算亟需一幅宏大蓝图。 研究领域：类脑计算，神经科学，人工智能 论文题目： Brain-inspired computing needs a master plan 论文链接： https://......阅读全文
类脑计算机会成为AI时代的“宠儿”吗
BrainChip公司推出的Akida神经形态芯片。图片来源：BrainChip公司官网现代计算机对电力的需求正在以惊人速度增长，许多科技公司正努力开发更节能的硬件。但是，人们能否构建一种全新架构的计算机，从而在节能方面实现质的飞跃？一些公司给出了肯定的答案。他们正在利用神经神态计算技术，制造像大脑
清华类脑计算模型登Nature子刊，受大脑启发的人工树突网络，实现高能效AI
5 月 30 日，清华大学类脑计算研究中心施路平团队，研发出全球首款类脑互补视觉芯片「天眸芯」，研究成果登上 Nature 封面。 近日，该团队推出一种新的神经形态计算架构，即类脑神经计算模型 「Dendristor」。 「Dendristor」旨在复制突触的组织（即神经元之间的连接）和树突
AI系统发展出类人脑特征
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512710.shtm
新型芯片开启光速AI计算之门
美国宾夕法尼亚大学工程师开发了一种新型芯片，它使用光而不是电来执行训练人工智能（AI）所必需的复杂数学运算。该芯片有可能从根本上加快计算机的处理速度，同时还可降低能源消耗。相关研究发表在最新一期《自然·光子学》上。该芯片首次将本杰明·富兰克林奖章获得者纳德·恩赫塔在纳米尺度上操纵材料的开创性研究与硅
新型芯片开启光速AI计算之门
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/517598.shtm
边缘计算实现AI智能互联世界
在电子智能领域，所有类型的芯片厂商都不约而同的研发推出各种不同类型的AI处理器。国外大企，像高通、英伟达等，都已宣布推出用于智能手机和其他移动设备的神经引擎。例如在智能手机中添加AI功能和手机的Face ID应用等。使用边缘侧AI自行处理相比传输到云端处理更安全、私密，响应时间更快。按照整体大趋势，
AI能让计算机直观学习思考
科学家们正尝试解决人与机器之间的差距问题。英国《自然·人类行为》上发表的一项研究指出，一个人工智能（AI）系统能以类似婴儿的方式学习物理世界的基本常识性规则。 “直观物理学”是体现智力的基础，使人们能够与物理世界进行真实的接触，这也是人类所谓“常识”的关键组成部分。人类在这方面具有先天优势，即
AI“副驾”增强脑机接口操控力
美国科学家研究发现，一个由人工智能（AI）担任副驾的脑机接口或能让瘫痪人士更好地完成任务。该技术能让瘫痪受试者在移动计算机光标或操作机械臂这类任务中的表现提升为原先的近4倍。相关研究9月1日发表于《自然-机器智能》。脑机接口能让用户利用脑信号操控装置，但它们通常不准确，也不可靠。许多日常行动都是目标
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
亚马逊云计算CEO承诺“重大”的AI产品更新：AI是永无终点的竞赛
12月3日消息，亚马逊云计算部门新任首席执行官马特·加曼（Matt Garman）表示，人工智能是一场没有终点的竞赛。“这是一项非常重要的技术，“加曼说。“它将永远持续下去。”今年6月成为Amazon Web Services（AWS）首席执行官的加曼即将在亚马逊年度大会re:Invent上发表他上
AI芯片可用电场而非电流执行计算
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/517190.shtm
AI芯片可用电场而非电流执行计算
运行生成式人工智能（AI）系统不仅硬件成本高昂，而且会带来惊人的能源消耗。据科技网站TechCrunch最新报道，总部位于德国的初创公司塞姆龙最新开发出一种创新的AI芯片设计方法，率先使用新的神经网络控制设备——忆容器为其3D芯片供电。这有可能彻底改变节能计算技术，使消费电子设备更容易获得先进的AI
神经形态计算：低功耗AI的未来途径
数据驱动的应用，特别是人工智能（AI）的日益普及，正在改变人类与技术的互动方式，也引发了人们对其进一步研究、开发和应用的浓厚兴趣，从而有效解决许多长期未解的复杂问题。不过，AI对环境的影响也愈发受到关注。为了应对低功耗系统执行复杂AI算法的挑战，神经形态技术是未来计算领域的有力竞争者，特别是在解决复
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
生成式AI赋能脑网络构建新范式
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所王书强课题组在《IEEE模式分析与机器智能汇刊》发表研究成果，实现了基于生成式AI优化模型的End-to-End脑网络构建。生成式AI通过从数据中自动学习提取隐藏的模式和规律，在模拟复杂自然过程、分析和预测科学数据等方面表现出巨大潜力。相较于传统方法，生成式A
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来，不少关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，诸如“如何应对AI可能对社会产生
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各
“AI+”时代－|－AI“解码”免疫系统
人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息，其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想：通过创建一个万能的血液测试，采集免疫系统与病原体之间的反应信息，绘制“免疫图谱”，从而解码免疫系统中的信息，及时在疾病恶化前筛查确诊。那么，什么样的平台能提供足够的计算力，不断通过机器学习和精准模型
AI技术助力膜蛋白靶点计算药物开发
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/518129.shtm
手性磁铁助力，加速类脑计算实现
一种利用材料的内在物理特性来大幅减少能源使用的类脑计算形式，距离现实又近了一步。在《自然·材料》杂志上发表的这项新研究中，英国伦敦大学学院和伦敦帝国理工学院小组使用手性（扭曲）磁体作为计算介质，发现通过施加外部磁场和改变温度，可调整这些材料的物理特性以适应不同的机器学习任务。 传统计算消耗大量
AI+医疗应用广泛－有望助力攻克脑疾病
4月11日，国家互联网信息办公室发布关于《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》公开征求意见的通知，人工智能在各个领域的应用引发各界高度关注。近日，由天桥脑科学研究院（TCCI）携手华山医院（国家神经疾病医学中心）、上海市精神卫生中心（国家精神疾病医学中心）联合主办的AI助力攻克脑疾病研讨会上，
“AI副驾”大幅提升脑机接口系统操控力
最新一期《自然·机器智能》发表的一项神经科学研究称，一个由人工智能（AI）担任“副驾”来共享操控的脑机接口系统，能以解读意图和辅助行动的方式，让瘫痪人士更好地完成任务。测试中，在移动计算机光标或操作机械臂这类任务中，受试者的操控力得到大幅提升。 配备“AI副驾”的脑机接口系统正在进行测试（视频
AI“参谋”来了！中关村AI新药研发平台落成
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成典礼。该平台于2020年12月开始筹建，旨在利用人工智能技术帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，成为生物医药企业新药研发的
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言
为什么越使用AI，越活得像个AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生产力的同时，也给高等教育领域带来了颠覆性变革。然而，它所具有的“技术双面性”很可能引发“流利但不真实”“道德偏见”“技术依赖”等问题，这将影响高等教育场景。2023年初，全球多所高校陆续出台政策禁止学生使用生成式AI，但越来越多的大学开始意识到生成式AI势不可挡，单
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。 生成式AI工具越来越受欢迎，
可用于AI的大型类脑神经网络实现
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500296.shtm 科技日报北京5月9日电 （记者张梦然）在《自然·机器智能》杂志上发表的一项新研究中，荷兰国家数学与计算机科学研究所（CWI）科学家展示了类脑神经元如何与新颖的学习方法相结合，能够
“以热代电”计算机可为AI运行降能耗
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/508452.shtm
用AI自动设计芯片？计算所取得重要进展
芯片设计是一项非常挑战且耗费人力和资源的工作——通常需要由工程师团队编写代码，然后在电子设计自动化（EDA）工具的辅助下生成电路逻辑；针对人工编写的代码，工程师团队需反复对其进行迭代的功能验证和性能、功耗进一步优化。整个过程通常需要数以百计的研究团队、迭代数月或数年才能完成。人工智能能否帮助人们自动
用AI自动设计芯片？计算所取得重要进展
芯片设计是一项非常挑战且耗费人力和资源的工作——通常需要由工程师团队编写代码，然后在电子设计自动化（EDA）工具的辅助下生成电路逻辑；针对人工编写的代码，工程师团队需反复对其进行迭代的功能验证和性能、功耗进一步优化。整个过程通常需要数以百计的研究团队、迭代数月或数年才能完成。人工智能能否帮助人们自动