类脑与脑机交互讲座笔记

类脑与脑机笔记

一场来自浙大学者关于类脑与脑机学术前沿的报告。

  • 编辑:BAIDI_coder
  • 坐标:华中科技大学经济学院报告厅
  • 时间:2019年12月6日

类脑与脑机融合

浙江大学计算机学院
潘纲教授


提出问题:冯诺伊曼体系结构已接近极限

  1. 集成器件密度难以继续提升
  2. 内存墙问题
  3. 功耗墙问题

背景:人工智能挑战

  • 依赖数据,难以举一反三
  • 模型固化,自适应差

背景:计算机VS大脑

  • 大脑:存算一体,自我学习,进化

概念
  • 路径:类脑or联脑
  • 双脑:脑科学+AI
脑机接口:

脑机深度融合成为可能

  • 植入式:可以通过算法结合颅内设备采集单个神经元信号
    电极数多 采集率高
  • 非植入式:只能采集多个神经元产生的信号集
  • 运动想象
  • 视觉诱发反应
  • 脑机双向通道:电,光,磁,超声等
  • 人工视网膜
  • 神经调控使弱者成功逆袭:小鼠打架实验

机联-物联-脑联 人智能,机智能,生物智能混合

脑机混合智能

通过神经连接通道实现生物感知认知基本单元与机器计算功能单元之间的深度融合,实现感知认知运动等功能的增强,替代,补偿。
e.g.智能神经假肢,意念控制器

  • 三种增强类别:感知,认知,行为
  • 侵入式电刺激强化刺激
  • 闭环电刺激情绪调控:预测,调节
  • 大鼠植入虚假记忆
基本问题
  • 体系结构问题:如何重新设计更好的智能增强计算框架。
  • 信息交互问题:如何解决脑信息读取不准确,信息输入不完整及输入输出不协调的问题。
  • 能力增强问题:如何运用大脑神经系统的信息解码与行为调控,从而实现智能增强。

未来可期

Q&A

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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