中國科學院自動化研究所研究員曾毅帶領的類腦認知智能團隊，打造出全脈沖神經網絡的類腦認知智能引擎（Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine，簡稱為BrainCog，中文名為“智脈”），并進行全面開源開放，為探索面向通用人工智能的類腦智能研究提供基礎性支撐，助力自然智能的計算本質探索和新一代人工智能的發(fā)展。相關研究成果發(fā)表在Patterns上，并被選為封面文章。

“智脈”以多尺度生物可塑性原理為基礎，支持全脈沖神經網絡建模，具備腦啟發(fā)的人工智能模型以及腦功能和結構模擬能力，為類腦人工智能和計算神經科學的研究提供了一套相對完整的、系統(tǒng)化的接口組件，包括不同精細程度的神經元計算模型、豐富的類腦學習與可塑性法則、不同的神經網絡連接模式、多樣的編碼方式、豐富的功能性腦區(qū)模型以及軟硬件協同系統(tǒng)。

目前，“智脈”在感知與學習、知識表征與推理、決策、具身智能、社會認知、發(fā)育演化等方面已取得實質性進展。在軟硬件協同方面，科研團隊研制并發(fā)布了基于FPGA的類腦脈沖神經網絡加速器“智脈·螢火”（BrainCog Firefly），從硬件層面提升了脈沖神經網絡在邊緣設備上的推理性能，在基于脈沖神經網絡的智能車自主視覺定位導航、基于事件相機的無人機高速避障、機器人環(huán)境探索與復雜任務自適協同等現實任務中具有較大應用潛力?；凇爸敲}”框架，科研團隊開發(fā)了致力于獲得通用認知能力的脈沖神經網絡人工智能引擎“創(chuàng)生”（BORN），集成了感知與學習、工作記憶、長時記憶、知識表征和推理、決策、運動控制、注意力和意識、共情、社會認知等大腦認知功能。

“智脈”已初步整合前期研究中基于自我的鏡像測試、橡皮手實驗、心理揣測、情感共情的認知模擬，并以人工智能引擎BORN為核心進一步提升類腦智能體基于自我的自組織學習能力。在不同學習模型的協同方面，BORN以“智脈”為計算基礎平臺，初步實現了融合感知與學習、序列學習與生成、知識表征與推理、運動控制等多項認知功能的基于人形機器人和情感驅動的樂曲創(chuàng)作與演奏，并支持人形機器人實現視覺情感識別、情感依賴的音樂創(chuàng)作和樂曲演奏。

論文鏈接

類腦認知智能引擎“智脈”BrainCog的計算組件與應用

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當期封面

來源：中科院