有几家靠谱的少儿编程培训学校

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此前发生过多起自动驾驶车辆撞车事件，比如在Uber事故中，自动驾驶系统无法识别出横穿马路的行人，只因当事人不在斑马线上，系统无法识别出她是人，这暴露了Uber的设计缺陷——在斑马线上的行人才会被系统识别成人。你认为类脑研究能如何促进自动驾驶的发展？

如果仅仅训练识别任务，而训练样本中的行人都是出现在斑马线上的，那斑马线就会作为行人的必要特征被神经网络学会。当前以深度网络为基础的视觉系统往往通过端到端的有监督方式（注：需要人工标注训练样本）进行训练，这容易出现对于检测、识别等任务的过拟合，导致系统在实验室状态下效果良好，但在现实生活中遇到更多未知问题时，效果变差，即系统对于其他视觉任务泛化能力不足。

类脑研究则有可能启发新一代的计算机视觉系统。人的视觉系统不是一个单独运行的系统，它与其他信息处理模块有紧密的联系，包括我们的常识。比如常识告诉我们人是可以出现在斑马线之外的，或者在路上的大物体即使不是人也需要注意。在另外一个的自动驾驶事故中，系统将路上的白色货车识别成云朵从而造成碰撞，而常识会告诉我们云朵不会是规则的方形。

所以，人类视觉系统非监督或自监督的发育、成熟过程，以及大脑信息的多模块融合处理等特点都会对于实现能力更强、更可靠的自动驾驶系统有启示。

利用类脑研究研发出来的人工智能

是否会在有超越人脑？

你认为，利用类脑研究研发出来的人工智能，是否会有超越人脑？这是否会存在何种伦理问题？比如大量基层劳动者被淘汰等等。

我相信类脑研究和其他人工智能研究方法的结合将在未来创造出超越人脑的智能。这将为人类带来的新的机遇，但同时也会带来伦理、安全等方面的挑战，需要尽早加以研究和应对。这个过程不会一蹴而就，但是它的影响也不会等到人工智能超越人脑的时候才会显现出来，所以需要在整个过程中加以防范、化解和应对。

目前的类脑研究有什么难以突破的难点？与“脑机接口”研究是否属于两种不同方向的发展？你如何看待“脑机接口”？

类脑研究作为新兴的交叉研究领域，有广阔的发展空间，但要真正推动领域的发展，需要更多对于脑科学和人工智能都有深入了解的研究人员。过去这两个领域的知识和技能培养是分离的，不利于交叉人才的成长。今后需要从研究生、甚至本科生开始尝试创新的人才培养方式。非常欢迎有志于创造新一代人工智能的同学投身于类脑研究，抓住这一方向发展的机会窗口，努力学习和钻研。你们毕业的时候，将迎来这个领域发展的黄金时期。

脑机接口是通过在大脑和外部设备之间建立直接的信息交互通道，从而实现对于大脑信息的解读，用于控制外部设备，或是通过对于神经活动的调控，增强或是拓展脑功能。

长远来看，脑机接口的发展有望促进人的智能和人工智能的融合，从而在未来形成结构一体、信息共享的脑-机融合智能。我对于脑机接口领域的进展充满期待，由于电极、生物兼容材料、处理芯片、编解码算法等方面的进步，脑机接口可能在不远的将来发挥重要的作用。