神经传感器

神经传感器，纯意念控制人工神经机器人系统叫什么？

神工一号。

“纯意念控制”人工神经康复机器人系统2014年6月14日在天津大学和天津市人民医院共同举办的发表会上，由双方共同研制的人工神经康复机器人“神工一号”正式亮相。

“纯意念控制”人工神经康复机器人系统在复合想象动作信息解析与处理、异步脑——机接口训练与识别、皮层——肌肉活动同步耦合优化、中风后抑郁脑电非线性特征提取与筛查等关键技术上取得了重大突破。

“纯意念控制”人工神经康复机器人系统包括无创脑电传感模块、想象动作特征检测模块、运动意图识别模块、指令编码接口模块、刺激信息调理模块、刺激电流输出模块6部分。

智能的定义是什么？

1.什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

2.人工智能的层次结构

基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。

算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。

计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。

语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如Apple Siri，Echo等。

自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。

规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。

3. 人工智能应用场景

3.1. 语音处理

• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。

– 前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。

– 语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。

– 语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。

– 语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。

• 应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

• 未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。

3.2. 计算机视觉

• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。

– 图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。

– 图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。

– 图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。

• 应用：

– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。

– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。

– 在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。

• 未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

3.3. 自然语言处理

• 自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

– 知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。

– 对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。

– 机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。

• 应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

4. AI、机器学习、深度学习的关系

4.1. 人工智能四要素

1） 数据

如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。

2） 算法

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。

3） 算力

人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。

4） 场景

人工智能经典的应用场景包括：

用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别

4.2. 三者关系简述

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

人工神经机器人系统是？

人工神经机器人系统作为新型的机器人系统，是神经科学与传统机器人技术交叉结合的产物。

该系统通过人或动物的生物神经系统作为信息接口，完成人或动物机体与传感器或执行器等外部设备的信息交互，从而达到对某些生理机能的补偿、增强或者拓展。近年来，对神经科学的研究不单纯只针对于中枢神经系统，而是扩展到了人体与外界环境的交互作用中。

人工神经机器人系统也不是一个单独存在的机器人系统，而是依托于生物体的神经系统、外部设备和环境三者之间的交互而存在的混合系统，特别是神经系统和外部设备之间的交互作用尤为重要，这需要对神经系统信息进行正确解码，从而控制外部设备的工作状态，还需要对设备反馈信息进行神经编码，向神经系统进行发送，从而组成双向闭环融合。

在符合中枢神经可塑性的学习机制下，将人工神经机器人系统与人体信息系统进行有机融合，可以通过不断学习训练来提高人体对系统的适应性程度，更高的发挥系统效能。人工神经机器人的应用范畴主要可以分为认知、记忆、感受和执行四个方面，包括各类神经假体等。

从什么生物开始产生了神经细胞？

生物的神经就是对生存环境的条件反射，生命诞生的原始形式是单细胞，单细胞在自然界中随机形成的过程，先天性己有一种称为超昡的传感物质存在，在单细胞再生增多细胞数量所形成多细胞生命组合体的过程中，传感物质就自然会形成有利于多细胞生命生存的神经网络体系。因而，生物体里的神经系统结构一直都存在着，只是动物与植物的存在形式有所不同。这样回答读者看后是否清楚，如觉得有理希给个点赞。宇明于东莞市。

保护美国总统安危的特勤局？

美国特勤局（United States Secret Service， Secret Service，USSS）是隶属于美国国土安全部的主管刑事调查和保护现任和卸任国家领导人的联邦执法机构。也就是说，特勤局并非只是提供保镖，还有保证美国的金融和关键基础设施安全的刑事调查任务。正是因为如此在2003年以前，美国特勤局一直隶属于美国财政部，因为当初建立特勤局的目的是为了打击当时普遍存在的伪造美元的行为。截止到2010年，美国特勤局拥有大概3200名便衣特工和1300名穿着制服的警官以及2000名技术和行政人员。

美国特勤局标志（上）和旗帜（下）

（来源：Wikipedia，下同）

根据美国国会的授权，美国特勤局目前主要执行两项截然不同的关键性国家安全任务（双重任务），即我们相对比较熟悉的保护国家领导人，以及保证美国的金融和关键基础设施安全。首先，保护任务。（1）确保美国总统、副总统以及总统和副总统的直系亲属，前总统，前总统的配偶，以及前总统年龄在16岁以下的子女，主要总统和副总统候选人及其配偶，外国国家元首的安全。（2）为白宫、白宫附近的财政部大楼、副总统官邸（美国海军天文台环路一号），以及所有驻华盛顿的外国外交使团提供安保服务。保护任务包括与州和地方执法力量协调人力和后勤以执行保护行动，为给被保护者提供预防性保护以进行现场和场地评估，以及通过调查所有对被保护者的所有威胁方式提供保护情报。（3）特勤局被指定为负责规划、协调和实施应对国家特别安全事件（NSSE）的安全行动的领导机构。作为预防事故的使命的一部分，特勤局非常依赖其情报部门细致的预先工作和安全评估来确定被保护者面对的潜在风险。

特勤局特工应对小约翰·欣克利对罗纳德·里根总统的暗杀企图（上，1981.3.30）、特勤局特工执行保护小布什总统的任务（中，2008）以及特勤局特工执行保护奥巴马总统夫妇的任务（下）

其次，调查任务。（1）保护美国的支付和金融系统，使之不受各种金融和电子犯罪的影响。金融调查任务包括制造伪币、银行和金融机构诈骗、邮件诈骗、电汇诈骗、非法融资业务等。（2）电子调查，包括网络犯罪、网络入侵、盗用身份、接入设备欺诈、信用卡欺诈以及知识产权犯罪。（3）特勤局是联邦调查局（FBI）的联合反恐怖主义特遣部队（JTTF）的关键成员。这一部队主要负责调查和打击美国和全球范围内的恐怖主义，以及作为高发毒品走私地区（ High Intensity Drug Trafficking Areas，HIDTA）任务的武装力量，承担在美国关键区域减少和消灭毒品贩运的任务。（4）调查失踪和受虐儿童，是美国失踪与受虐儿童中心（NCMEC）的核心合作伙伴。

特勤局电子犯罪特遣部队（ECTF，上）、特勤局资产没收和洗钱特遣队（AFMLTF，中）以及特勤局网络情报中心（CIS，下）

1865年7月5日，美国特勤局建立，其任务主要就是打击假币，随后发展成为美国首个国内情报和反情报机构。1901年威廉·麦金利总统被暗杀后，国会非正式地要求特勤局提供总统保护。后来美国特勤局的很多任务都被之后陆续建立的机构，例如联邦调查局（FBI）、中央情报局（CIA）、缉毒局（DEA）、烟酒火器和爆炸物局（ATF）以及国税局刑事调查处（IRS-CI）所接管。

特勤局特工在执行保护任务

美国特勤局特工职位竞争非常激烈，2011年向特勤局提出特工申请的人就有15600人之多，但录取的则不到1%！虽然特勤局一直是前军警人员的热门职业发展道路，但特勤局还是寻求雇用多种背景的探员，例如会计师、律师、科学家、工程师以及外语专家等，以满足特勤局的这种双重任务。想要成为特勤局特工，必须是美国公民，并拥有有效的驾照，拥有优良的健康条件，未矫正视力不低于20/60，矫正视力不低于20/20，年龄在21到37之间。不过符合条件的退伍军人可以超过37岁。除此之外，未来的特勤局特工们还要获得绝密/敏感隔离信息（TS/SCI）许可，并且要接收广泛的背景调查。

从上到下分别是1875年到1890年、1890年到1971年、1971年到2003年、以及2003年至今的特勤局警徽

特勤局的特工和特勤人员一般身穿适合周围环境的服装，以便尽可能的融入其中。多数情况下，近距离保护一般穿保守的套装，这种套装可以是从燕尾服到休闲服。特勤局特工经常被认为会戴着反光太阳镜和通信二级。特勤局特工的服装通常是定制的，以便隐藏在执行任务时所使用的各种设备。另外，特勤局警官的服装包括标准警察制服或统一制服，反狙击手小组、紧急应变小组（ERT）以及训犬师还会穿防弹识别背心。制服肩章采用白色或者黑色的美国盾徽，具体颜色取决于服装。另外，肩章的徽章周围有“美国特勤局军装警察”的字样。

进行电子调查任务的特勤局特工（上）、模拟执行搜查任务的特勤局特工（中）、以及作为紧急应变小组（ERT）的特勤局警官及其警犬

特勤局总部在华盛顿特区，特勤局特工一般在位于美国和世界各地的136个办公地点和分支机构工作。位于里昂和海牙的办事处分别负责与位于这两个城市的国际刑警组织和欧洲刑警组织总部联系。

特勤局办事处的分布状况