9位院士12位专家联合撰文：智能计算的新进展、挑战与未来( 三 ) _神经网络

智能促进了计算技术的发展，计算是智能的基础。提高计算系统性能和效率的高级智能技术范式是“智能驱动的计算” 。支持计算机智能发展的高效、强大的计算技术范式是“面向智能的计算” 。
两种基本范式从五个方面进行创新，提升计算能力、能源效率、数据使用、知识表达和算法能力，实现泛在、透明、可靠、实时、自动化的服务。

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△图4：智能计算的特征
智能驱动的计算
提高计算的普适性对智能计算至关重要。现实场景中的问题，例如模拟、图（gragh）（图5）等，需要进行各种计算。智能计算的另一个关键点是如何提高计算的智能化水平。从经验上来说，我们常常需要向自然界的智能生物学习，计算也不例外，例如三大经典智能方法：人工神经网络（图6）、模糊系统和进化计算，都是受生物智能启发提出的算法。智能计算理论包括但不限于以上几种计算，以实现高度的泛在化和智能化。

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△图5：图计算的技术架构

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△图6：典型神经元的结构和人工神经元的结构
智能系统在开始工作之前，首先要进行智能感知。因此，感知智能在所有智能系统中都起着至关重要的作用。感知智能的重点是多模态感知、数据融合、智能信号提取和处理。
典型的例子包括智慧城市管理、自动潜水系统、智能防御系统和自主机器人。感知智能研究中最热门的领域是模拟人类的五种感觉能力，视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。
此外，智能传感还包括温度、压力、湿度、高度、速度、重力等，需要大量的计算或数据训练来提高其性能。
近年来，随着模式识别和深度学习技术的全面应用，机器的感知智能已经超过人类，在语音、视觉和触觉识别方面取得了重大进展。由于其日益增长的重要性和日益拓宽的应用领域，智能传感器受到了广泛关注。如图7所示，智能传感器具有各种形式以满足不同应用的需求，并且更新更好的型号正在被不断的开发出来。

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△图7：工业中需要连接到物联网的的各种传感器类型
认知智能是指机器具有像人一样的逻辑理解和认知能力，特别是思考、理解、总结和主动应用知识的能力。它描述了智能体在真实环境中处理复杂事实和情况的能力。
数据识别是感知智能的核心功能，需要对图像、视频、声音等各类数据进行大规模的数据采集和特征提取，完成结构化处理。相比之下，认知智能需要理解数据元素之间的关系，分析结构化数据中的逻辑，并根据提炼出的知识做出响应。
认知智能计算主要研究机器的自然语言处理、因果推理和知识推理（图8）等领域。通过对人脑的神经生物学过程和认知机制的启发式研究，可以提高机器的认知水平，以使其获得帮助、理解、决策、洞察和发现的能力。