16、计算神经科学与半导体工程融合带来的革命

计算神经科学与半导体工程融合带来的革命

在当今科技领域，计算工程与神经应用的融合面临着诸多挑战，其中数据在现实世界与数字世界边界的转换问题尤为突出。这些“边界转换”问题涵盖了计算机语音识别、计算机视觉、文本和图像内容识别、机器人控制、光学字符识别（OCR）以及自动目标识别等多个方面。由于需要在大量低精度、模糊且嘈杂的数据中寻找复杂结构和关系，这些问题在计算机上的解决难度极大。尽管在前端处理（如一维和二维信号的数字信号处理）方面取得了一定进展，但复杂识别问题的有效解决方案仍未出现，人工智能、人工神经网络（ANN）和模糊逻辑都未能提供强大而有效的解决办法。

智能信号处理

智能信号处理（ISP）作为一个新兴的研究领域，致力于整合和优化现有解决方案，并寻找更好的转换问题解决方法。它通过创建、高效表示和有效利用语义和句法关系的复杂模型，结合学习和其他“智能”技术，从信号和噪声数据中提取尽可能多的信息，从而增强现有的数字信号处理（DSP）。目前，隐马尔可夫模型（HMM）是最常用的ISP技术之一，但它在模拟人类能力方面仍有不足，模型规模和并行性的限制影响了其性能。

人类在模式识别方面表现出色，原因在于能够基于不完整和嘈杂的数据生成众多假设，并根据先前观察的数据选择“最佳”假设，同时高效利用历史统计信息并实时处理。在计算机中重现类似人类智能时，如何准确模拟人类的计算方式仍是一个开放问题。多年来，符号化、适度并行的方法成效不佳，越来越多的研究人员认识到，有效利用大规模并行性和统计、模糊处理是人类智能的关键组成部分。

Feldman的“100步规则”实验清晰地展示了计算机当前进行边界转换与真实神经电路工作方式的显著差异。对于简单的认知任务，人类大脑在大约几百个顺序步骤内就能完成，