现如今，人工智能已经成为新一轮科技革命的核心驱动力，基于机器学习的人工智能技术已经深入到了许多不同的研究领域。然而，机器学习往往需要大量的数据，并且它还面临着无法进行推理的困境。为了突破这一瓶颈，科学家们开始转向对大脑的借鉴与研究，他们认为类脑智能技术将是未来人工智能的发展方向。
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2019年全国两会，“智能+”被首次写入政府工作报告。全国人大代表、电子科技大学教授尧德中对此表示，“智能+”的提法是一个创新，这一提法有着更宽的视野，也是一项更长远的规划。他指出，目前人工智能不能概括技术领域的全部，现在更强调人工智能的升级版，称为类脑智能。现在的人工智能是单纯基于算法的技术，前路是有限的。而类脑智能的发展空间更大，应用的领域比人工智能要宽很多。
机器学习存在缺陷？人工智能陷入瓶颈
人工智能自1956年诞生以来几番起落，随着机器学习尤其是深度学习技术的突破，人工智能发展又到达了新的高度。机器学习，其中一个最经典的应用就是谷歌DeepMind团队研发的围棋程序AlphaGo。2016年，AlphaGo以4比1的总比分战胜了韩国围棋九段棋手李世石，这成为了人工智能发展中的一个里程碑时刻。自此，人工智能技术开始在医疗、教育、军事、工业、农业、金融、公共安全等领域得到广泛应用。
人工智能在给人类生活带来便捷的同时，也面临着一些挑战。这些挑战其实与机器学习本身的缺陷有关，基于机器学习的人工智能技术需要较多的人工干预及大量的标记样本数据;训练模型需要很大的计算开销。此外，人工智能仍然缺乏高级认知能力和举一反三的学习能力。就像现在火热的无人驾驶汽车，需要对地图、路况、应急反应等进行大量的数据学习，但现在的问题是数据不够多，缺少庞大的多维度数据量。所以无人驾驶仅仅完成了在某些场景较为单一的高速路段测试，如想在复杂、人口密集的城市中行驶仍然还有很长的路要走。
要解决这些问题，需要新一代的智能技术革命，类脑智能正是人们的期待所在。
类脑智能将会超越人类智能？
近几年，类脑智能逐渐引起人们的注意。对于大脑的研究，是人工智能发展的一个方向，而实现具有人类意识的人工智能则是人类一直以来追求的目标。所谓类脑智能，就是指利用神经形态计算来模拟人类处理信息的过程，其具有在信息处理机制上类脑、认知行为和智能水平上类人的特点，最终目标是使机器以类脑的方式实现各种人类认知能力和协同机制，达到或超过人类的智能水平。
类脑智能的优势是：它是一种面向人工神经网络对低功耗、弱监督等学习需求，将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法。受大脑多尺度信息处理机制启发而研发出来的计算模型及软硬件，使机器实现人类具有的多种认知能力并高度协同，逐渐接近具有学习和进化能力的通用智能。
世界各国纷纷推出脑科学计划，抢占未来技术制高点
可以说，类脑智能已成为人工智能发展的最佳途径，同时，这成为了世界各国必争的战略领域。当前，有很多国家都相继启动了相关的脑科学计划：
1、美国的创新性神经技术大脑研究计划(BRAIN Initiative)，旨在绘制出显示脑细胞和复杂神经回路快速相互作用的脑部动态图像，研究大脑功能和行为的复杂联系;
2、欧盟人类脑计划(Human Brain Project)的目标是开发信息和通信技术平台，致力于神经信息学、大脑模拟、高性能计算、医学信息学、神经形态的计算和神经机器人研究。侧重于通过超级计算机技术来模拟脑功能，以实现人工智能;
3、中国脑计划主要研究方向是，以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究;
4、韩国脑计划的核心是破译大脑的功能和机制，其研究的核心领域包括：在多个尺度构建大脑图谱、开发用于脑测绘的创新神经技术、加强人工智能相关研发和开发神经系统疾病的个性化医疗。
5、日本大脑研究计划(Brain/MINDS)旨在通过融合灵长类模式动物多种神经技术的研究，弥补曾经利用啮齿类动物研究人类神经生理机制的缺陷，并且建立狨猴脑发育以及疾病发生的动物模型。
此外，澳大利亚、加拿大、德国、英国等也先后推出脑科学研究计划。
写在最后：
人工智能经过60多年的发展开始进入爆发增长期，类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。曾有科学家预言，一个国家类脑智能的发展水平将对该国的军事、工业等领域的发展带来重要影响，因此，发展类脑智能技术显得尤为重要。
