2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、腦機(jī)融合(Brain Machine Integration),是指通過腦機(jī)接口技術(shù),融合生物智能和機(jī)器智能的混合智能系統(tǒng),被認(rèn)為是二十一世紀(jì)最重要的前沿科技領(lǐng)域之一。近年來,隨著腦科學(xué)和人工智能的發(fā)展,腦機(jī)融合可以將生物智能(腦)與機(jī)器智能(機(jī)),通過腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)行有機(jī)地融合和深度地協(xié)作,進(jìn)而形成比單一生物智能或者單一機(jī)器智能,更加強(qiáng)大的混合智能新形態(tài)。同時(shí),隨著腦機(jī)融合的發(fā)展和進(jìn)步,又可以促進(jìn)腦科學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)等

2、領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和應(yīng)用突破,在神經(jīng)康復(fù)與動(dòng)物機(jī)器人領(lǐng)域有著重要的研究意義。作為腦機(jī)融合的重要組成部分,機(jī)器智能具有強(qiáng)大的存儲(chǔ)和運(yùn)算能力;與機(jī)器智能相比,生物智能的優(yōu)勢(shì)在于其高效低功耗的感認(rèn)知和邏輯推理能力。如何將二者的優(yōu)勢(shì)有機(jī)地融合在一些,建立更強(qiáng)大的新型智能形態(tài),是腦機(jī)融合面臨的關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)。
  針對(duì)這一關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn),本文進(jìn)行了基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的研究:遷移學(xué)習(xí),可以將從不同但相關(guān)的領(lǐng)域或者不同但相關(guān)的任務(wù)中學(xué)習(xí)到的

3、知識(shí)進(jìn)行遷移和融合;腦機(jī)接口,可以在生物大腦與外圍設(shè)備之間建立直接的連接通路;因此,基于遷移學(xué)習(xí)和腦機(jī)接口的腦機(jī)融合系統(tǒng),可以將不同生物、不同領(lǐng)域、不同任務(wù)之間的信息進(jìn)行交流、知識(shí)進(jìn)行遷移、智能進(jìn)行融合。概括來說,本文從以下三個(gè)方面逐層深入地進(jìn)行了探討。
  首先,本文提出基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的概念和體系結(jié)構(gòu),總體思路為:首先,模仿生物的學(xué)習(xí)過程,使機(jī)器具有能夠在不同但相似的領(lǐng)域中,解決不同但相關(guān)的問題的能力,這對(duì)于神經(jīng)調(diào)控

4、、殘障康復(fù)等缺乏足夠多高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域具有重要的意義;其次,通過腦機(jī)融合系統(tǒng),將學(xué)到的知識(shí)在生物與生物、生物與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間進(jìn)行遷移和融合,增強(qiáng)系統(tǒng)智能決策的能力,實(shí)現(xiàn)大腦-機(jī)器-機(jī)器-大腦之間深度協(xié)作的智能增強(qiáng)系統(tǒng);此外,通過腦機(jī)融合中計(jì)算理論與方法的創(chuàng)新,可以為生物大腦運(yùn)行機(jī)制的探索提供新的思路和方法,促進(jìn)腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)的進(jìn)步。
  然后,基于本文提出的腦機(jī)融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),針對(duì)動(dòng)物機(jī)器人這一重要研究對(duì)

5、象,借助浙江大學(xué)的大鼠機(jī)器人平臺(tái),本文設(shè)計(jì)了基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人腦機(jī)融合系統(tǒng)。首先,將大鼠機(jī)器入迷宮導(dǎo)航問題,抽象為經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型;然后,根據(jù)源智能體和目標(biāo)智能體是否相同、源迷宮和目標(biāo)迷宮是否相同、源任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)是否相同,設(shè)計(jì)了基于層次化的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、基于策略復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、基于值函數(shù)復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和基于規(guī)則復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法;接著,基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,從遷移什么、如何遷移、何時(shí)遷移三個(gè)方面,詳

6、細(xì)地描述了大鼠機(jī)器人腦機(jī)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn);并從行為實(shí)驗(yàn)的角度,證明了基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人系統(tǒng)的智能增強(qiáng)性;最后,本文從計(jì)算神經(jīng)建模的角度,解釋了此腦機(jī)融合系統(tǒng)智能增強(qiáng)的神經(jīng)機(jī)理。
  最后,本文進(jìn)一步將基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的研究,從以動(dòng)物為對(duì)象的實(shí)驗(yàn)室研究,拓展到以人類為對(duì)象的臨床醫(yī)學(xué)的研究。借助哈佛大學(xué)的臨床診斷和康復(fù)平臺(tái),本文設(shè)計(jì)了基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)的意識(shí)診斷和調(diào)控腦機(jī)融合系統(tǒng)。首先,將大腦意識(shí)診斷和調(diào)控的問

7、題,抽象為基于皮層腦電的清醒預(yù)測(cè)和藥物控制模型;然后,針對(duì)臨床醫(yī)學(xué)中高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的問題,本文設(shè)計(jì)了基于特征和參數(shù)的遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)算法;接著,基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)算法,本文設(shè)計(jì)了意識(shí)診斷和調(diào)控的腦機(jī)融合系統(tǒng);并從臨床實(shí)驗(yàn)的角度,評(píng)估了基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)的人腦意識(shí)診斷和調(diào)控系統(tǒng)的有效性;最后,基于此遷移腦機(jī)融合系統(tǒng),本文發(fā)現(xiàn)了人腦意識(shí)清醒與α震蕩具有相關(guān)性,并對(duì)此神經(jīng)機(jī)理進(jìn)行了探討。
  綜上所述,從基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人腦機(jī)融

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