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类脑智能研究初探
近年来，随着计算机科学、神经科学和神经网络理论的发展，面对大数据时代对智能计算的需求，以及传统人工智能速度学习方法的不足，科学家开始将研究重点投向类脑智能，即脑启发的智能（brain-inspiredintelligence）。刘成林说，从目前研究情况来看，人类对大脑神经结构和功能的研究有了很大的进步，同时认知科学领域对人的智能行为（包括学习、记忆、注意、推理、决策等）机理有深入研究。这使得从大脑神经系统结构和认知行为机理获得启发，研制具有更强信息表示、处理和学习能力的智能计算模型与算法成为可能。类脑智能就是以计算建模为手段，受脑神经机理和认知行为机理启发，并通过软硬件协同实现的机器智能。类脑智能系统在信息处理机制上类脑，认知行为和智能水平上类人，其目标是使机器以类脑的方式实现各种人类具有的认知能力及其协同机制，最终达到或超越人类智能水平。
用人工神经网络模拟大脑的智能计算功能，早在20世纪40年代就开始了研究。刘成林说，人工神经网络可以算是类脑计算的一个模型，它是对大脑神经系统的一种粗糙的模拟，建立的分层神经网络系统与实际大脑的结构有一定差距，但是这种粗糙的模拟在人工智能领域已经发挥了巨大的作用。现在建立的神经网络系统层数比较多，算法与过去相比也复杂很多。20世纪80年代，随着多层神经网络训练的误差反向传播算法（BP算法）得到推广，人工神经网络已经是模式识别和人工智能领域应用较为广泛的方法，其研究和应用形成了一个热潮。在20世纪90年代，随着泛化能力更强的支撑向量机出现，神经网络再次走向低潮。2006年，凭借深度学习的提出和广泛应用，人工神经网络再次跻身人工智能领域最前沿之列。
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3.职业“部落人”
好莱坞电影公司不会挨个儿聘用电影摄影师、编辑、编剧和演员来制作一部电影，而是聘用一名导演并由其组建团队。类似的，一名职业“部落人”就是一位自由经理人，其专长是为特定的项目组建和指导团队。由于科技行业内部的项目已经变得越来越专门化的缘故，
业内公司将会发现，仅通过公司职员来处理相关工作会变得日益困难。
一名职业部落人必须是个拥有丰富资源的通联者，拥有出色的团队凝聚能力，而最为重要的则是必须在其领域中拥有深厚的专业知识。“职业部落人并非一般用途的自由经理人。”Unique Visions的未来学家乔·坦克尔斯里（Joe Tankersley）说道。“他们拥有实际的工作能力。一名成功的部落人需要具备一种能力，那就是能够瞬间从领导者变身为团队成员。他们可以毫不费力地让其团队成员变得十分忠诚，哪怕是在很短的时间里也不例外。”
永远不会被机器人取代的五种科技业工作
只要其领导下的团队有能力创造出优秀的作品，那么科技公司就会一直跟同一名职业部落人合作，就像好莱坞制片厂会跟同一名导演合作那样。
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