在復(fù)旦大學(xué)舉行的類腦人工智能主題論壇上，復(fù)旦類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院院長馮建峰介紹，傳統(tǒng)人工智能，主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過計算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，將判斷決策行為從大量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行抽象和總結(jié)，轉(zhuǎn)化為一類特定的計算模型，最終實(shí)施在特定的應(yīng)用中。但是，傳統(tǒng)智能的問題在于：知識引導(dǎo)方法長于推理，但是難以拓展;數(shù)據(jù)驅(qū)動模型善于預(yù)測識別，其過程卻難以理解。如何有機(jī)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能與知識引導(dǎo)人工智能的各自優(yōu)勢，探索有機(jī)結(jié)合邏輯、先驗(yàn)、知識以及數(shù)據(jù)的模型與方法，形成解釋性強(qiáng)以及數(shù)據(jù)依賴靈活的人工智能，是當(dāng)前面臨的難點(diǎn)問題。

腦科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)：為了應(yīng)對各種認(rèn)知任務(wù)，大腦要在短時間內(nèi)保存和處理各種感興趣信息，完成這個過程的大腦系統(tǒng)就是“工作記憶”。工作記憶是形成語言理解、學(xué)習(xí)與記憶、推理和計劃等復(fù)雜認(rèn)知能力的基礎(chǔ)。此外，基于生物層面的神經(jīng)突觸信號傳遞作用機(jī)制、腦區(qū)間環(huán)路特征、腦信息表達(dá)與處理、腦結(jié)構(gòu)和功能圖譜、腦重大疾病發(fā)病的環(huán)路機(jī)制等成為研究熱點(diǎn)，這些都為人工智能的突破性發(fā)展提供了新的方向。

未來，如果能夠“破譯”大腦信息處理與神經(jīng)編碼的原理，再通過信息技術(shù)予以參照、模擬和逆向工程，那么，就將建成以“類腦智能引領(lǐng)人工智能發(fā)展”為標(biāo)志的新一代人工智能，隨著腦芯片等新技術(shù)的出現(xiàn)，人類將產(chǎn)生新動能、新生活。

英國倫敦大學(xué)高等研究院感知學(xué)習(xí)中心主任科林·布萊克莫爾表示，與25萬年前相比，人類大腦的結(jié)構(gòu)沒什么大的變化，但容量卻發(fā)生了劇變，一直處于進(jìn)化中。現(xiàn)在我們了解到，大腦的一些部位具有特殊功能。這位專家介紹，在一次實(shí)驗(yàn)中，他把正常人和拉小提琴拉弦樂的人的左手進(jìn)行了比較，如果是拉弦樂的話，其左手需要做很多相關(guān)的肌肉記憶，如果小提琴拉得越早，大腦方面跟手指相關(guān)的區(qū)域就會越大。

布萊克莫爾教授指出，顯然，人腦的許多功能皆有可能應(yīng)用于新一代的人工智能中。人腦從社交過程中獲取新的信息和新的能力，因?yàn)槿嗽谏钪袝佑|到其他的人，接觸到其他人過去的歷史，因此也會對自身的大腦產(chǎn)生一些反饋和影響。那么，未來機(jī)器智能有這些能力嗎?機(jī)器智能能不能獲得像人類一樣的情感呢?人類對外部世界的探索，能不能被移植到機(jī)器智能上面，通過機(jī)器智能自主地探索，會不會也能增加機(jī)器智能程度呢?

當(dāng)機(jī)器擁有人一樣的大腦，當(dāng)神經(jīng)生物學(xué)原理發(fā)展而來的腦啟發(fā)智能算法應(yīng)用普及之后，一切皆有可能。