来源：中国人工智能学会

在人工智能发展的60多年中，大致有四种方法来实现某些人工智能：符号主义，联结主义，行为主义和统计学，它们分别从不同的角度抓住了“智能”的一些特点，因此各自引领着一个时代、一类方向。但近年来深度学习的崛起掀起人工智能的第三次浪潮，黄铁军教授认为“仿真主义”堪称人工智能方法的第五个流派。

在人工智能的发展过程中，研究者们始终是遵循两种方式来实现人工智能的，即功能路线与结构路线的区别。形而上地分析，任何客观对象都可以分为“结构”“功能”两个层次来讨论，结构是功能的基础，没有架构便无法实现功能，但功能也是结构的表现，每一种功能都是特定的结构起到了效果。中文直接将计算机称为“电脑”，那么被我们模仿研究的大脑究竟是如何产生智能？又是什么样的结构？这两个问题正是我们通向通用人工智能的两条道路。

传统的人工智能希望我们能够先理解智能再模仿智能，但人类对自身智能的理解相当有限，认识自我的问题更是千百年来哲学家文学家津津乐道的恒久命题；因此我们在“理解智能”之前，不妨先“制造智能”，通过模仿大脑结构来尝试构造更强的人工智能。

欧盟“人类大脑计划(Human Brain Project)”建议报告中指出：“除人脑以外，没有任何一个自然或人工系统能够具有对新环境与新挑战的自适应能力、对新信息与新技能的自动获取能力、在复杂环境下进行有效决策并稳定工作直至几十年的能力。没有任何系统能够在多处损伤的情况下保持像人脑一样好的鲁棒性，在处理同样复杂的任务时，没有任何人工系统能够媲美人脑的低能耗性。”  人脑的详细工作原理与组成在一段时间内都将是脑科学与神经科学的一大难题，按照传统方式实现的人工智能也已经走入一个瓶颈，因此，为了实现拥有自我意识、自身不断进化的强人工智能，直接仿制人脑不失为一条妙计。

类脑计算机或神经计算机充分体现“仿真主义”，称得上是真正的“电脑”，那么接下来的研究实验应该如何布局进行呢？黄铁军教授提出，借鉴生物大脑和神经系统的精细结构模型，“电脑”的设计和研究也需要遵循如下的原则：先结构、后功能；结构层次模仿脑；器件层次逼近脑；智能层次超越脑；先理解机器智能，再理解生物智能。按照以上原则研制的电脑，在理想的状态下，甚至不需要等待脑科学和神经科学领域的巨大突破就能制造出类似生物的强人工智能，更进一步刺激和训练可能会使其涌现出自我意识，反作用于生物领域，对人类认识自我、研究人类智能发挥重大作用。

参考文章：

https://www.sohu.com/a/147426214_473283

https://www.leiphone.com/news/201908/nIkCi1miMvuC2lU5.html

https://www.iyiou.com/p/75428.html

https://cfcs.pku.edu.cn/faculty/adjunct/huangtiejun/index.htm

https://baike.baidu.com/item/黄铁军/7626561

https://news.sina.com.cn/c/2020-06-21/doc-iircuyvi9715866.shtml

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