大学课程《脑与认知科学概论》PPT课件：ch4 人工大脑20220212.ppt

4.1.1的内容 * 4.1.2的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.1的内容 * 4.3.2的内容 * 4.3.2的内容 * 4.3.2的内容 * 4.3.2的内容 * 4.3.2的内容 * 4.3、人工大脑实现技术 BCI应用实例 电信号刺激增强记忆力 脑控机械臂 大脑控制走迷宫机器人 神经机器接口技术 神经-机器接口（NMI）是人或动物神经系统和外界设备之间进行直接通信和控制的双向通道。 外部设备可以向神经系统发送电刺激，达到控制或修复神经系统通路的目的，也可以通过神经元发送电信号，对其进行解码、分类，进而把分类后的结果编码成各种控制命令来控制外部设备。 4.3、人工大脑实现技术 4.3、人工大脑实现技术 神经机器接口 4.3、人工大脑实现技术 神经—机器接口技术应用实例 基于双向神经接口的生物机器人系统的体系结构图 4.3、人工大脑实现技术 赛博格技术 赛博格(Cyborg)是单词cybernetic与organism的结合，即机器化生物，是以无机物 所构成的机器作为身体的一部份生物(包括人与其他动物在内)。通常这样做的目的是借由人工科技来增加或强化生物体的能力。俗称有机械化人、改造人、生化人等。 4.3、人工大脑实现技术 可以被称为赛博格一族的大致有四种类型。 ① 恢复功能型：指的是替换失去的器官组织。 ② 标准型：利用辅助工具辅助丧失的功能或是利用设备监控某些生理机能以使其不 至于失控。 ③ 重新装配型：这是象征赛博格的分类范围，当通过电话、E mail进行沟通时，赛博格才开始存在，当挂上电话或是下线时，“我”就不在这里了。利用外在选择性的机械或是 电子装置用来辅助人的基本能力。 ④ 增强型：人类的能力由于科技在人类本身的应用而得到增强，发展到极致即在科幻小说中经常出现的超人。 4.4.1 Hopfield神经网络 Hopfield神经网络是一种神经动力学系统，具有稳定的平衡状态，即存在着吸引子，因而Hopfield网络具有联想记忆功能。 将Hopfield网络作为联想记忆网络需要设计或训练网络的权值，使吸引子存储记忆模式。 4.4 人工大脑简单记忆功能的电路设计 常用的设计或学习算法 外积法（Outer Product Method） 投影学习法（Projection Learning Method） 违逆法（Pseudo Inverse Method） 特征结构法（Eigen Structure Method） Hopfield联想记忆网络的运行步骤 第一步：设定记忆模式。 第二步：设计网络的权值。 第三步：初始化网络状态。 第四步：迭代收敛。 第五步：网络输出。 4.4.2电路设计 Hopfield 神经网络电路基本结构图 4.4 人工大脑简单记忆功能的电路设计 Hopfield神经网络中, xi代表第 i 个输入, wij代表输入 i 与神j 之间的权值, yj是第 j 个神经元的输出。 y1=f(x1w11+x2w21+x3w31) y2=f(x1w12+x2w22+x3w32 y3=f(x1w13+x2w23+x3w33 根据此结构图于是可进一步构建出与之相对应的电路结构框图 4.5.1 大脑的人工培养 4.5.2 微电子领域的仿生芯片设计 4.5 人工大脑的前沿发展 互联网的新定义 互联网 计算机 通讯线路 信息 数据 应用 人脑和人脑中的数据呢 4.6 互联网与神经学的交叉对比研究 互联网类神经元现象 1) 共享知识区，例如免费给人指路的信息; 2) 可交易知识区，例如医生的专业知识必需等病人挂号后才能表达; 3) 问题区，例如学生不知道答案的数学难题; 4) 隐私区，例如个人或几个朋友之间的隐私信息; 5) 运动控制功能区，例如人用筷子夹菜的能力或者用手指打键盘的能力。 4.6 互联网与神经学的交叉对比研究 互联网正在从一个原始的、不完善、想对分裂的网络进化成一个统一的、与人类大脑结构高度相似的组织结构，它将同样具备自己的虚拟神经元，虚拟感觉、视觉、听觉、运动，中枢，自主和记忆神经系统。 4.6 互联网与神经学的交叉对比研究 将互联网这一结构命名为互联网虚拟大脑，并由此绘制出互联网虚拟大脑结构 将互联网从低端到高端划分为硬件层、软件层和信息层，便得到更为详细的互联网虚拟大脑的结构