据国外媒体报道,美国科学家前段时间获得了2800万美元(约合1.84亿人民币)的研究经费,用于设计一款能与人类识别图形速度相媲美的计算机系统。
大数据时代要处理的数据越来越多,这些数据都必须进行迅速分析,但问题是,人类很难保持这样的工作速度,计算机的学习能力又很有限。哈佛大学的研究团队如今正着手解决这一问题。他们希望能弄清,是怎样的大脑活动过程赋予了人类识别图形的出色能力。他们的终极目标是,研发出仿生计算机系统,从而制造出更加聪明的人工智能系统。
据哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)称,为了弄清为何人类和其他哺乳动物能够做到这一点,研究人员记录了大脑视觉皮层的活动情况,并使用创新技术将它们之间的联系绘制出来。 接下来,他们再使用逆向工程处理这些数据,并将其运用到高智能计算机算法的研发中去。
美国高级情报研究计划署(IARPA)将资金拨给了哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)、脑科学中心(CBS)以及分子与细胞生物学系。
“这是一个巨大的挑战,它的规模类似于人类基因组计划。”该项目的领导、分子与细胞生物学系和计算机科学系的助理教授戴维·考克斯(David Cox)说,“要记录这么多神经元的活动、并绘制出它们之间的联系,单是这一项工作就具有巨大的科学价值,但这只是我们项目的头一半而已。等我们弄清了大脑学习方法的基本准则之后,我们迟早会设计出一款能够媲美、甚至超越人类的计算机系统。”

大数据时代要处理的数据越来越多,这些数据都必须进行迅速分析,但问题是,人类很难保持这样的工作速度,计算机的学习能力又很有限。哈佛大学的研究团队如今正着手解决这一问题。他们希望能弄清,是怎样的大脑活动过程赋予了人类识别图形的出色能力。他们的终极目标是,研发出仿生计算机系统,从而制造出更加聪明的人工智能系统。
据哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)称,为了弄清为何人类和其他哺乳动物能够做到这一点,研究人员记录了大脑视觉皮层的活动情况,并使用创新技术将它们之间的联系绘制出来。 接下来,他们再使用逆向工程处理这些数据,并将其运用到高智能计算机算法的研发中去。
美国高级情报研究计划署(IARPA)将资金拨给了哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)、脑科学中心(CBS)以及分子与细胞生物学系。
“这是一个巨大的挑战,它的规模类似于人类基因组计划。”该项目的领导、分子与细胞生物学系和计算机科学系的助理教授戴维·考克斯(David Cox)说,“要记录这么多神经元的活动、并绘制出它们之间的联系,单是这一项工作就具有巨大的科学价值,但这只是我们项目的头一半而已。等我们弄清了大脑学习方法的基本准则之后,我们迟早会设计出一款能够媲美、甚至超越人类的计算机系统。”