发展类脑计算和人工智能的挑战是什么？

发展类脑计算和人工通用智能真正的挑既不是科学，也不是技术，而是我们的学科分布，目前的学科分布使得我们没有合适的人来做这方面的研究，而且脑科学和计算机科学一个主要是探索自然世界，后者更关注应用。这两个领域有不同的文化、语言，而且目标也不一样，所以多学科融合尤为关键。

清华大学类脑计算研究中心由7个院系组成，因为这个领域不仅仅是计算机和脑科学的融合，还有数学、物理、电子、微电子等的融合。

我们7个院系的老师在一起反复讨论，每周半天的时间，最后我们7年只做了一件事情，叫融合、融合再融合。

在这个过程当中，我们梳理了一下如何去发展人工通用智能，主要是有两条路线：第一，计算机主导的;第二，脑科学主导的。计算机主导的像机器学习，它在图象识别、语音理解、自然语言的处理方面，取得了辉煌的成绩，但它很难去处理不确定性的问题等。

脑科学神经形态计算，发展的也很快，但由于我们不理解脑的机制原理，极大地阻碍了它的发展，但是两条技术路线实际上互补，二者结合起来是目前我们认为最好的一种方法。

发展类脑科学实际上还有两条：1、基于计算机，用脑科学的基本原理来改变计算架构;2、我们用一个“类脑”这样简单又明了的词涵盖了这两个部分。