“十四五”规划中，脑科学、认知科学、人工智能等相关领域研究被纳入科技前沿攻关领域，并计划实施一批具有前瞻性、战略性的相关国家重大科技项目。其中，脑与认知启发的人工智能研究既有利于突破人工智能前沿基础理论，又有助于类脑计算与脑机融合技术研发实现根本突破，是实现“十四五”规划目标的重要抓手。本书将围绕脑科学、认知科学与人工智能及其交叉领域，在纵向系统性地回顾领域发展历史和国内外主要趋势，在横向全面地梳理当前重点前沿理论、技术与应用，以及当前国际布局重点。脑与认知科学启发的人工智能新理论、新技术与新应用是当前国内外研究的前沿交叉领域，本书也将对这一领域进行探索，希望能对有兴趣的读者有所启发。 本书适合对脑科学、认知科学与人工智能相关领域国内外趋势、关键技术与应用等方面的前沿进展有兴趣的读者参考阅读。

第1章 认知领域全球发展态势
　　1.1 脑认知科学
　　1.1.1 发展历程
　　认知科学是以研究心智(mind)及其过程为目标的交叉科学，包括哲学、心理学、神经科学、语言学、人类学和计算机科学六大方面，重点针对认知的本质、任务和功能[1，2][W用1]。认知科学将在理解智力原理的基础上，深入理解智力和学习并开发相关智能设备作为目标。认知科学兴起于古希腊时代，当时对认知的研究基本是基于思辨式的研究。从1930年开始，在众多研究人员的推动下，认知科学的研究逐渐转变为理论与实验相结合的研究。1973年，“认知科学”一词由希金斯(R. L. Higgins)首次提出[3]。1975年，美国学者将哲学、心理学、神经科学、语言学、人类学和计算机科学六个学科整合起来，用于“信息在认知过程中如何传递”项目，该项目的研究结果形成了认知科学这门新兴学科。1977年，认知科学领域的权威杂志——Cognitive Science创刊。1979年，美国认知科学协会在美国加利福尼亚州建立，Cognitive Science被确定为会刊。随后，全球范围的知名大学和研究机构开始建立认知科学研究中心，创办了许多国际著名的认知科学学术期刊。认知科学在这些优秀的研究下迅速发展，成为世界各国广泛关注的前沿学科。
　　认知科学的兴起和发展标志着以人为本的大脑智力过程和行为的研究进入了一个更高的阶段，认知科学的研究将进一步促进社会各个领域的智能化。经过60多年的努力，根据提出的指导理论，认知科学主要分为三个不同的发展阶段：计算理论阶段、符号处理理论阶段和多理论阶段[4]。
　　计算理论阶段的研究集中在20世纪40年代初期到50年代后期，研究内容主要集中在“认知即计算”的经典理论上。代表性的科学家包括图灵和冯 诺伊曼等。图灵指出，所有的认知和智能条件都是图灵机的状态之一，认知和智能的所有活动都可以用图灵机的“计算”形式表现出来，可以机械地分阶段实现。
　　现在，认知科学的研究主要基于20世纪50年代后期到80年代初期的研究内容，基本上围绕“认知是对符号的计算机处理”这一理论展开。该理论认为，认知是对来自大脑的外部信号进行识别的过程，人类的认知基于建立的符号结构和条件转换，通过计算系统处理相关符号，包括IN、OUT、SAVE、COPY等。
　　20世纪70年代以来，认知科学的发展主要由三种指导理论引领：人工神经网络理论、模块理论、环境作用理论。人工神经网络理论将人类的认知视为信息处理系统，使用由若干人工神经元组成的神经网络对信息进行建模和处理。模块理论将人类的认知体——大脑，根据其结构和功能，划分为具有高专业程度和较强独立性的若干认知模块。人类的认知可以通过各种认知模块的相互连接和作用来实现。环境作用理论表明，人类的认知不仅取决于大脑识别外部环境的心智过程，还取决于个人与环境之间的相互作用，认知科学的研究应该考虑认知体所处环境和场景对认知的影响。
　　基于计算机科学、语言学、心理学、人类学、神经科学和哲学六个支撑学科，认知科学发展出六个新的研究方向，包括心智哲学、认知心理学、认知语言学、认知人类学、人工智能和认知神经科学。其中认知心理学、人工智能和认知神经科学是认知科学的三个核心学科[5]。
　　1.1.2 全球态势
　　1.认知科学在基础研究上不断进步
　　作为20世纪全球科学极具代表性的学科，认知科学受到了全世界学者的重视，当前主要领域框架如图1.1所示。目前世界各国都非常重视研究认知科学，许多国家将认知科学定位为国家科技战略发展的核心研究内容。同时，全球多地的研究机构和公司也加入认知科学的研究中，围绕认知科学进行研究的国际竞争日益激烈。
　　图1.1 认知科学领域框架
　　在传统的认知科学研究中，人脑被视为一种与计算机的信息处理系统类似的系统，表征和计算是传统认知科学的主要研究内容。目前，得益于新知识、新思想和新理论的产生，认知科学以现有学科研究突破为基础，调整和更新了研究思路。经典的表征-计算假说融合了数学、人工智能、信息科学、计算机技术和脑科学等学科，经过修整和完善，展现出了强大的生命力。日本的“脑科学时代”计划以认知、运动、行为和思想的计算原理为核心研究内容。“心智的计算与数学”这一美国国家科学基金项目在布朗大学的认知和语言学系开展，该项目主要研究大脑在无法预测的情况下信息处理的机理、大脑加工信息的计算模型，以及如何使用机器实现上述计算模型。麻省理工学院的脑与认知科学系重点研究神经网络学习和以知识感知和推理、运动控制、视觉以及机器人技术为基础的计算机领域。华盛顿大学的哲学-神经科学-心理学研究中心，结合哲学、神经科学和心理学三个学科，使用先进的脑成像设备，如正电子发射型计算机断层成像(positron emission computed tomography，PET)和核磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)等，研究建立神经系统计算模型，理解脑智(mind/brain)问题。
　　21世纪以来，依赖于脑科学的进步，认知科学取得了卓越的成绩。“人类脑计划”以揭示大脑的奥秘为宗旨，因为大脑具有复杂的组织形式和功能，研究大脑需要探究分子、细胞、系统、全脑和行为等不同尺度的系统。目前，人类脑计划开展的研究内容包括：神经元(细胞体、树突、轴突、神经递质、离子通道等)、神经网络的结构与功能、大脑的解剖结构和功能图谱等。美国的人类脑计划正在开展基于脑科学实验结果，研究大脑的结构和功能的理论和计算模型的研究项目。英国生物技术与生物科学研究委员会对所有申请“大脑及行为整合性分析”的项目提出要求，项目必须至少包含两个级别的综合分析(包括神经网络建模、认知过程、神经系统、细胞、蛋白质分子或基因等)。麻省理工学院的脑与认知科学系倡导在研究从分子到系统各个层面的大脑和心智的机理和过程中使用*先进的方法和手段。来自美国国立卫生研究院、艾伦脑科学研究所等机构的科学家组成的团队合作开展研究，探究人类大脑中的1000亿个神经元，并研究其实现的认知行为。
　　人类进入知识经济时代，西欧国家在国家科学战略规划中部署认知科学。“人类前沿科学计划”是一项跨国合作，同美国战略防御计划和欧洲尤里卡计划一起被国际认为是三个重要计划，认知科学是这个计划的重要部分[6]。1996年，日本启动了“脑科学时代”计划。在这个计划中，大脑的认知功能和信息处理是关键的研究项目。研究涉及人类认知功能的各个层次，包括感知、语言、运动、记忆、注意力、思维、情绪和意识。2000年，美国国家科学基金会和美国商务部共同资助了一个名为“提高人类素质的聚合技术”的项目，该项目确认了认知科学、纳米技术、生物技术学和信息技术是四项前沿技术，认知科学更是*重要的发展领域。法国将神经科学研究选定为生命科学的十大主题之一。法国神经科学、认知科学、精神病学和神经病学研究所在2010年发表的研究报告显示，研究所的神经科学研究包括两个主题：①包括大脑感觉、识别、意识和行为的认知科学研究；②神经发育、表观遗传学、神经可塑性和神经修复的研究。德国神经科学研究项目的重点是德国联邦教育与研究部执行的国家伯恩斯坦计算机神经科学研究网络项目，项目包括自适应认知领域、认知动态过程和时空认知领域的研究。可以看到，认知科学受到发达国家的高度关注，被视为21世纪的焦点领域。
　　认知科学的研究内容包括研究人类大脑知觉、学习、记忆、思维、意识、情感等，是组成智能科学的重要部分。目前，来自全球各地的科学家在认知科学研究领域的各个部分进行了深入研究并取得了显著的研究成果。
　　视觉是人和动物*重要的感觉，有关外部世界的80%的信息都是通过视觉获得的。人类的视觉神经系统具有识别和处理各种外部视觉刺激的能力。视觉系统识别物体的过程主要包括视网膜成像、视觉信息的视神经传导和大脑视觉皮层中的视觉形成。探究视觉系统接收、分析和识别视觉信号的认知机制是认知科学的重要前沿之一。机器人、无人驾驶等智能系统的一个核心功能是识别周围的物体，用于图像感知和识别的人工神经网络就受到了人类视觉识别外部物体的过程和机制的启发。目前对动态场景中物体的识别和跟踪的研究可以为具有视觉障碍的人士提供一些基本的视觉能力，为视觉障碍人士的视觉恢复带来希望。探索与人类感知、分析以及外部视觉刺激认知相关的神经机制，是揭开人类认知之谜重要的突破口之一。对于每个视觉对象，皮质中有几个选择性非常高的区域，人类视觉信息的高度智能处理依赖于多个脑区域的协作。在过去的30年里，功能性磁共振成像的开发帮助我们可以更加清楚

目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章 认知领域全球发展态势 1
1.1 脑认知科学 1
1.1.1 发展历程 1
1.1.2 全球态势 3
1.2 人工智能 22
1.2.1 发展历程 22
1.2.2 全球态势 24
第2章 认知领域我国发展现状 50
2.1 脑认知科学 50
2.1.1 发展历程 50
2.1.2 战略部署 53
2.1.3 当前进展 54
2.2 人工智能 63
2.2.1 发展历程 63
2.2.2 战略部署 64
2.2.3 当前进展 68
第3章 未来展望 72
3.1 理论层面：脑认知启发是人工智能未来创新的源泉 72
3.2 技术层面：脑认知启发的人工智能将带来诸多技术的突破 79
第4章 我国热点亮点 84
4.1 我国在脑认知科学与人工智能方面已有重点研究布局 84
4.2 我国在脑认知科学与人工智能方面已有多项技术突破 85
第5章 领域年度热词 90
第6章 领域指标 92
参考文献 95