周伯柱 Aditi GUPTA

（1.中国科学院武汉文献情报中心，武汉430071；2.维多利亚大学，维多利亚，加拿大V8W 3H5）

1950年，艾伦·图灵（Alan M.Turing）发文预言了创造具有真正智能机器的可能性［1］。1955年8月，美国著名计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）等首次提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念［2］。此后，尽管经历了两次发展低潮，人工智能在90年代机器学习，特别是后来的深度学习兴起之后，迎来了快速发展时期。

当前，人工智能被普遍认为是新一轮产业变革的关键驱动力，随着云计算、大数据、物联网等领域的发展，已经在众多领域得到越来越广泛的应用［3］。其所涉及的智能语音、模式识别和自然语言理解等“感知智能”已经具备相对成熟的应用基础，在围棋赛事、大规模图像识别、人脸识别、皮肤癌诊断等领域的局部应用能力已经超越了人类，但对要求具备理解、分析、推理等能力的“认知智能”，目前还处于探索之中［4，5］。这些探索主要涉及的类脑智能研究近些年也取得了一定进展，如深度神经网络模型中的卷积神经网络模型以其端到端的建模和学习能力颠覆了传统的“特征＋分类器学习”固有模式，使得特征和分类器不再有明确的界限［6］；深度神经网络与强化学习的融合在一定程度上解决了深度学习的大数据依赖问题；思维自适应控制在行为层面模拟脑区功能，是认知体系机构研究的代表性成果之一；脉冲神经网络被认为是能接近仿生机制的神经网络模型，其与生物规则的结合，是提升类脑神经网络模型最有效的手段与研究方向之一。……