据机器之心公众号10月15日消息，清华大学、北京信息科学与技术国家研究中心和美国特拉华大学研究人员首次提出“类脑计算完备性”概念，展示出类脑计算体系结构研究的突破性进展。目前，发展通用人工智能（AGI）通常有两种方法：神经科学导向和计算机科学导向。两种方法由于在公式和编码方式上存在根本差异，依赖于不同且不兼容的平台，所以阻碍了AGI的发展。“类脑计算完备”概念放宽了对硬件完整性的要求，并提出了相应的系统层次结构，包括图灵完备的软件抽象模型和通用的抽象神经形态架构。使用这种层次结构，可将各种程序描述为统一的表示形式，并转换为任何神经形态完整硬件上的等效可执行文件。这意味着，这一体系可以确保编程语言的可移植性、硬件完整性和编译可行性。该研究或将加速类脑计算及通用人工智能等方向的研究。
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