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| 本文作者： 李詩(shī) | 2017-07-25 15:38 |
7月28日-30日，由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦的第81期 ADL（Advanced Disciplines Lectures）學(xué)科前沿講習(xí)班將在北京召開(kāi)。本期主題為《類腦計(jì)算—從腦機(jī)接口到腦機(jī)融合》，將從模擬生物神經(jīng)元和神經(jīng)突觸的神經(jīng)形態(tài)器件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片以及類腦計(jì)算模型和應(yīng)用等方面對(duì)國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展進(jìn)行介紹，探討相關(guān)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))作為獨(dú)家合作媒體將進(jìn)行全程報(bào)道，因門票有限，無(wú)法購(gòu)買的同學(xué)還可以通過(guò)雷鋒網(wǎng)AI慕課學(xué)院（http://www.mooc.ai）聯(lián)合CCF共同推出的課程線上視頻來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
類腦計(jì)算，是指仿真、模擬和借鑒大腦生理結(jié)構(gòu)和信息處理過(guò)程的裝置、模型和方法，其目標(biāo)是制造類腦計(jì)算機(jī)和類腦智能，相關(guān)研究已經(jīng)有二十多年的歷史。與經(jīng)典人工智能符號(hào)主義、連接主義、行為主義以及機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)主義這些技術(shù)路線不同，類腦計(jì)算采取仿真主義：結(jié)構(gòu)層次模仿腦（非馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)），器件層次逼近腦（神經(jīng)形態(tài)器件替代晶體管），智能層次超越腦（主要靠自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練而不是人工編程）。
本講習(xí)班旨在幫助學(xué)員快速入門類腦計(jì)算原理和技術(shù)，了解學(xué)科熱點(diǎn)以及應(yīng)用方法，開(kāi)闊科研視野，增進(jìn)學(xué)術(shù)交流和增強(qiáng)實(shí)踐能力。
和CCF和雷鋒網(wǎng)一起揭開(kāi)類腦計(jì)算的面紗吧，還在等什么？快來(lái)報(bào)名吧！報(bào)名地址：
講習(xí)班概況
學(xué)術(shù)主任： 黃鐵軍 北京大學(xué)教授
主辦單位：中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)
獨(dú)家合作媒體：雷鋒網(wǎng)
時(shí)間：2017年7月28日—30日
地點(diǎn)：中科院計(jì)算技術(shù)研究所一層報(bào)告廳（海淀區(qū)科學(xué)院南路6號(hào)）
黃鐵軍
北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系主任，信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室副主任，主要研究領(lǐng)域?yàn)橐曈X(jué)信息處理和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者。CCF杰出會(huì)員，專委工作委員會(huì)執(zhí)行委員。1998年從華中理工大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專業(yè)獲博士學(xué)位，曾兩次榮獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)，五次榮獲省部級(jí)一等獎(jiǎng)，并獲得中國(guó)科協(xié)求是杰出青年成果轉(zhuǎn)化獎(jiǎng)。
摘要：類腦計(jì)算是Brain Like（仿腦）還是Brain Inspired Computing（腦啟發(fā)的計(jì)算）? 背后的技術(shù)路線迥然不同，報(bào)告人認(rèn)為“仿腦”是取得突破的可行路線，是走向“強(qiáng)人工智能”的必要階段，可能比“人工智能”（人工設(shè)計(jì)出來(lái)的智能）和“認(rèn)知科學(xué)”（理解思維的機(jī)理）更早實(shí)現(xiàn)。北京腦科學(xué)專項(xiàng)“腦認(rèn)知與類腦計(jì)算”方向沿著這樣一條技術(shù)路線，提出了四個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)、兩種核心芯片、三類類腦智能的總體布局。報(bào)告將介紹類腦計(jì)算國(guó)內(nèi)外重要進(jìn)展，并以報(bào)告人課題組正在進(jìn)行的靈長(zhǎng)類初級(jí)視覺(jué)系統(tǒng)解析仿真為例，介紹仿腦在視覺(jué)信息編碼和分析識(shí)別方面的潛在價(jià)值。
研究員，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所類腦智能研究中心副主任，中瑞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室副主任，中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心青年骨干，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)崗位教授。主要研究方向?yàn)椋侯惸X認(rèn)知計(jì)算建模、類腦學(xué)習(xí)理論、類腦智能機(jī)器人系統(tǒng)等。擔(dān)任國(guó)際期刊Cognitive Systems Research (Elsevier), Computational Cognitive Science (Springer)的Associate Editor。
摘要：結(jié)構(gòu)與機(jī)制類腦、行為類人的類腦智能近年來(lái)成為探索人類水平人工智能的重要途徑之一。本報(bào)告將從人工智能、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉的視角介紹類腦智能的研究進(jìn)展，并將著重介紹研究團(tuán)隊(duì)在大規(guī)模多尺度生物腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與模擬、類腦自主學(xué)習(xí)、多感覺(jué)融合、認(rèn)知功能協(xié)同及其在無(wú)人機(jī)、機(jī)器人領(lǐng)域的智能應(yīng)用方面的研究進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上，將展望實(shí)現(xiàn)通用智能的核心科學(xué)問(wèn)題，探討機(jī)器自我意識(shí)的實(shí)現(xiàn)途徑和初步嘗試。
浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、博導(dǎo)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所副所長(zhǎng)，CCF-IEEE CS青年科學(xué)家獎(jiǎng)，入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)、普適計(jì)算、類腦與腦機(jī)融合智能等。已發(fā)表論文100多篇（包括IEEE TPAMI、TNNLS、ACM Computing Surveys等國(guó)際權(quán)威刊物，以及CVPR, ICCV, IJCAI, UbiComp等國(guó)際權(quán)威會(huì)議），授權(quán)發(fā)明專利25項(xiàng)。獲國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)4次，包括國(guó)際一流會(huì)議UbiComp’16最佳論文獎(jiǎng)、UbiComp’15最佳論文提名獎(jiǎng)（Honorable Mention Award）。相關(guān)成果入選2016年度中國(guó)高等學(xué)校十大科技進(jìn)展，獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)（第2完成人）、教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)（第2完成人）。目前擔(dān)任《IEEE Systems Journal》、《ACM IMWUT》、《Chinese Journal of Electronics》等期刊編委。
摘要：計(jì)算神經(jīng)科學(xué)、微電子和神經(jīng)生理學(xué)等領(lǐng)域的最新進(jìn)展，顯示出計(jì)算機(jī)和生命體之間的融合成為可能并日趨明顯。以腦機(jī)接口為代表的神經(jīng)技術(shù)的突破使得腦與計(jì)算機(jī)之間的結(jié)合越來(lái)越緊密，腦機(jī)融合及其一體化已成為未來(lái)計(jì)算技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)。研究生物腦（生物智能）與機(jī)器腦（人工智能）深度融合并協(xié)同工作的新型混合智能系統(tǒng)，是當(dāng)前人工智能與腦認(rèn)知科學(xué)交叉領(lǐng)域面臨的重要課題。本講座將介紹腦機(jī)接口的基本原理與最新進(jìn)展，并介紹新型人工智能形態(tài)——腦機(jī)融合的混合智能。
博士，四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，類腦計(jì)算研究中心主任，入選國(guó)家青年。主要研究方向?yàn)樯窠?jīng)形態(tài)計(jì)算、認(rèn)知機(jī)器人?，F(xiàn)擔(dān)任多個(gè)國(guó)際期刊的Associate Editor,包括 IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems，IEEE Trans. On Cognitive and Developmental Systems, 以及 Frontiers in Neuromorphic Engineering。獲得2016年度 IEEE TNNLS 優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。由Springer 2017年出版英文專著 Neuromorphic Cognitive Systems: A Learning and Memory Centered Approach。
摘要：模擬大腦智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域長(zhǎng)久以來(lái)的目標(biāo)，成為過(guò)去幾十年人工智能的發(fā)展的重要推動(dòng)力。與傳統(tǒng)人工智能方法不同，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算主要受神經(jīng)科學(xué)發(fā)展推動(dòng)，是建立在大腦神經(jīng)電路結(jié)構(gòu)和神經(jīng)信息處理與神經(jīng)脈沖計(jì)算原理上的新型計(jì)算模式，并最終以神經(jīng)形態(tài)硬件方式來(lái)實(shí)現(xiàn)仿腦的認(rèn)知計(jì)算與低功耗運(yùn)算。雖然在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域神經(jīng)元和突觸層級(jí)已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，而如何模擬生物神經(jīng)元及突觸可塑性實(shí)現(xiàn)認(rèn)知計(jì)算及實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)芯片依然面臨很多挑戰(zhàn)，有待深入研究。本報(bào)告從神經(jīng)形態(tài)認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域需要解決的主要問(wèn)題出發(fā)，介紹該領(lǐng)域取得的主要進(jìn)展。
1983年生，江西南昌人，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員，博士生導(dǎo)師，未來(lái)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任，主要研究方向是智能處理器。在此之前，他從事國(guó)產(chǎn)處理器的研發(fā)工作十余年，先后負(fù)責(zé)或參與了多款龍芯處理器的設(shè)計(jì)。他在包括ISCA、ISSCC、HPCA、MICRO、ASPLOS、ICSE、IJCAI、Hot Chips、FPGA、IEEE Micro以及8種IEEE/ACM Trans.在內(nèi)的學(xué)術(shù)會(huì)議及期刊上發(fā)表論文90篇。陳云霽獲得了中國(guó)青年科技獎(jiǎng)、首屆國(guó)家自然科學(xué)基金“優(yōu)秀青年基金”、首屆國(guó)家萬(wàn)人計(jì)劃“青年拔尖人才”、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年科學(xué)家獎(jiǎng)以及中科院青年人才獎(jiǎng)，作為負(fù)責(zé)人帶領(lǐng)科研團(tuán)隊(duì)獲得了全國(guó)“青年文明號(hào)”和中央國(guó)家機(jī)關(guān)“青年文明號(hào)”的稱號(hào)。由于其在深度學(xué)習(xí)處理器上的開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)，他入選了MIT Technology Review評(píng)選的2015年度全球35位杰出青年創(chuàng)新者，并多次獲得CCF A類會(huì)議的最佳/最高分論文。
摘要：從科技的角度看，每個(gè)時(shí)代的發(fā)展都有其核心物質(zhì)載體。工業(yè)時(shí)代的核心物質(zhì)載體是發(fā)動(dòng)機(jī)，信息時(shí)代的核心物質(zhì)載體是通用處理器。由于深度學(xué)習(xí)是目前最重要的智能計(jì)算技術(shù)，未來(lái)智能時(shí)代的物質(zhì)載體可能會(huì)是深度學(xué)習(xí)處理器。自中科院計(jì)算所2012年和Inria合作研制全球首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)以來(lái)，深度學(xué)習(xí)處理器已經(jīng)成為整個(gè)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域最關(guān)注的研究方向，受到IBM、Intel、HP、微軟、哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)、普渡大學(xué)、UCLA、UCSB、哥倫比亞大學(xué)、佐治亞理工和德州大學(xué)奧斯丁分校等國(guó)際知名機(jī)構(gòu)的跟蹤。CCF A類會(huì)議ISCA 2016上甚至有近1/6的論文聚焦于此方向。在此，我們將介紹自己對(duì)深度學(xué)習(xí)處理器的發(fā)展歷程和未來(lái)前景一些不成熟的看法。
清華大學(xué)教授，國(guó)家千人特聘教授，清華大學(xué)類腦計(jì)算中心主任，光盤國(guó)家工程研究中心主任，國(guó)際光學(xué)工程學(xué)會(huì)（SPIE）會(huì)士。研究領(lǐng)域包括類腦計(jì)算、智能儀器，信息存儲(chǔ)、集成光電子學(xué)、納米科學(xué)與技術(shù)等。1996.8-2013.3是新加坡科學(xué)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究院資深科學(xué)家，新加坡科學(xué)院人工認(rèn)知存儲(chǔ)器實(shí)驗(yàn)室主任。2013年3月全職入職清華大學(xué)，創(chuàng)建類腦計(jì)算中心，中心從基礎(chǔ)理論、芯片、軟件、系統(tǒng)、應(yīng)用全方位研究類腦計(jì)算。曾擔(dān)任多個(gè)國(guó)際會(huì)議的主席。已發(fā)表近200多篇學(xué)術(shù)論文（包括Science， Nature Photonics， Phys Rev Lett），于2004年獲頒新加坡國(guó)家科技獎(jiǎng)。
摘要：類腦計(jì)算功能芯片是類腦計(jì)算的核心技術(shù)之一，受到廣泛的關(guān)注，目前人們已經(jīng)提出了若干種各具特色的方案，但目前尚未找到一種公認(rèn)的技術(shù)方案。本報(bào)告將介紹國(guó)內(nèi)外在類腦計(jì)算功能芯片方面的現(xiàn)狀和進(jìn)展，討論這個(gè)領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)，未來(lái)可能的發(fā)展路線。同時(shí)介紹清華大學(xué)類腦計(jì)算中心發(fā)展的天機(jī)芯片的設(shè)計(jì)思路和近期進(jìn)展。報(bào)告將以目前清華大學(xué)正在進(jìn)行的相關(guān)研究為例，剖析基于新器件的智能芯片設(shè)計(jì)所面臨的諸多挑戰(zhàn)和可能的應(yīng)對(duì)方法。
北京師范大學(xué)腦與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院教授，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，IDG/McGovern腦科學(xué)研究所研究員，主要研究方向是計(jì)算神經(jīng)科學(xué)，尤其是神經(jīng)信息處理的基本原理和模型。目前擔(dān)任Frontiers in Computational Neuroscience主編，自動(dòng)化學(xué)會(huì)《生物控制與生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)委員會(huì)》主任。
摘要：計(jì)算神經(jīng)科學(xué)的宗旨是用數(shù)學(xué)建模和仿真方法來(lái)闡明大腦的工作原理，為人工智能發(fā)展提供新思想和奠定理論基礎(chǔ)。計(jì)算神經(jīng)科學(xué)在腦科學(xué)與類腦計(jì)算之間起到了重要的橋梁作用。報(bào)告將簡(jiǎn)要介紹神經(jīng)系統(tǒng)計(jì)算的一些重要特性，回顧計(jì)算神經(jīng)科學(xué)發(fā)展的歷史背景，并介紹一些神經(jīng)信息處理的基本原理及實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)模型。
看完各個(gè)大牛介紹，想必你已經(jīng)心動(dòng)了吧，報(bào)名趕緊戳：http://www.mooc.ai/course/114
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