如何 (以及为什么) 认为大脑真正是一台计算机
计算机科学和脑科学的历史紧密相连。两者间存在着类似和不同之处。该研究提出要研究脑科学与计算机科学的交界处,并探索其带来的新机遇和连接。在这个界面,还存在许多关键问题需要研究,同时也提供了 CISE 研究社区发挥战略作用的机会,以促进工作的进展。
Apr, 2020
构建像人类一样学习和思考的机器不仅对认知科学至关重要,而且对于计算神经科学也是如此,其最终目标是理解认知如何在生物大脑中实现。新的认知计算神经科学应该建立认知级和神经级模型,理解它们的关系,并使用大脑和行为数据测试两种模型。
Nov, 2017
本文介绍了一种认知体系结构,其基于五个已确定的大脑活动原则,以三个子系统的实现为基础:逻辑概率推理、概率形式概念和功能系统理论。建立体系结构需要实现任务驱动方法,以允许将应用程序的目标函数定义为在应用本体中表达的任务,因此我们提供了一组基本本体用于一些实用应用程序以及基于该本体的主题域本体,并描述了提议的架构,并给出了这些应用程序在该架构中执行的可能示例。
Apr, 2022
该研究提出了将智能视为计算的特定概念化,旨在为所有智能研究学科提供统一的视角,并解决了现有观点之间的差异。该概念化将智能视为不同范式计算的组合,提出了多学科研究议程,旨在实现智能科学的统一。
May, 2024
新的计算技术如何应用于处理信息,提高计算的效率和处理海量数据能力,实现这个目标需要勇气和协作计划,将分散的研究社区聚集在一起,为其提供资金、支持和关注。
Apr, 2021
本论文描述了一种基于脑活动的五个原则实现的认知体系结构,包括逻辑 - 概率推理、概率形式概念和功能系统理论三个子系统,建立体系结构需要实现任务驱动方法,提供了基本本体论,以及可能的应用示例。
Feb, 2023
本文介绍支持皮层网络和深度神经网络模型的仿生处理器架构的调查和优点,这些架构从串行时钟实现的多神经元系统到纯数字系统和混合模拟 / 数字系统,实现更类似生物神经系统的神经元和突触模型,并描述了需要解决的挑战。
Jun, 2015