类脑计算出来是糅合脑科学的基本原理，面向人工的标准化智能，基于神经形态工程发展的新的计算技术。为什么要发展这样一个技术？现在人类生活在一个数码宇宙，万事万物随时随地联系一起，包含一个万物网络的数码宇宙。这个宇宙茁壮十分慢，信息每两年翻一番，整个宇宙很快地收缩，而且从不倒退，而这样一个宇宙是基于我们现在的计算机架构，而计算机架构又基于冯诺依曼架构。
冯诺依曼架构是我个人指出人类发展史上最简练、可爱、对我们影响仅次于的一个架构，特点是计算出来和存储分离出来，计算出来、存储通过总线往返调度。可以设想一下，往返的调度花费了很多的能量、耽误时间、速度慢、造成了阻塞，所以就有了比特率的瓶颈。
2017年图灵奖的获得者JohnL。Hennessy和DavidA。
Patterson最近写出了一篇长文，得出结论的结论是：未来的10年是计算出来架构发展的黄金10年。主要原因是，过去我们是用计算机做到计算出来，而现在我们是用它处置信息，但数码宇宙每两年翻一番，所有能耗无法忍受。当然，还有其它原因，那就是我们现在生活在一个人工智能时代，人工智能获得了十分大的成绩，尽管AlphaGo战胜世界围棋冠军，但人工智能依然有很多的瓶颈，非常简单来说人工智能的发展必需符合5个条件：1、充裕的数据。
2、决定性的问题。3、完善的科学知识。
4、静态。5、单一的系统。荐个例子，如果让智能机器人自律地南北一个目的地，事前不展开编程它是无法做的，我们人类用了几年的时间创建起这个概念：在哪里、怎么过来、走门、回头窗户，所有的这些都与标准化智能有关，所以我们的结论是：要发展一个人工标准化智能。要发展人工标准化智能，我们必需向脑自学，因为脑是整个宇宙目前唯一的一个标准化智能体。
把人脑和电脑比起，虽然两个系统原理有所不同，但二者有很强的互补作用。所以，可以通过糅合脑科学的基本原理，来改建现在的计算机系统。发展类脑计算出来是发展人工标准化智能的一个十分最重要的部分，因为这是计算出来的基石。
发展人工标准化智能并不是最近才有的点子，如果我们翻看图灵、冯诺依曼这些大科学家早期的文章，难于找到这是科学家们仍然以来的梦想。为什么现在是发展人工标准化智能最差的时候呢？因为随着精密仪器的发展，人类对脑理解的更加多，现在或许到了一个解读脑的关口。
超级计算机的发展可以协助科学家做到十分篮的仿真建模，省钱、省力又省时间的大数据和云计算给科学家获取了一个像脑一样简单的系统，和脑交相交织，这样我们就可以联合研究、互相促进。另外，随着纳米器件的发展，科学家可以去发展电子器件，能耗能超过人类大脑神经元和神经元这样的水平，所以现在是发展人工标准化智能最差的一个时机。发展类脑计算出来去承托人工标准化智能，在这里面脑起了十分大的起到，它究竟起了一个什么起到？13年前，有感于摩尔定律在二三十年后即将身下，所以我打开了类脑计算出来的研究，虽然我自指出自己研究做到的还不俗，但在类脑计算出来方面，我突然深感自己会做到研究了，因为这个领域没文献，很多东西必须自己思索，所以深感十分的困惑。
有一次我去爬山，蓄意让自己钻入森林，不出意外，我迷路了。后来我就根据太阳来辨别方向，盯着一个方向仍然回头、仍然回头，仍然回头到高速公路上，拦阻了一辆车。
还有一次，我在阴天转入了森林，也迷路了，我就想要了一个办法：仍然往低处爬到，爬到到最低的地方，盯住一个点仍然回头、仍然回头，最后又跑到高速公路上，拦阻了一辆车回家了。通过这两件事情，我就开始思维，大脑在这里面起的是指南针的起到，给我获取的是方向感。
做到科学研究，我讨厌自由选择领域较为无以的来做到，因为我实在就越难做的反而就越更容易，因为过于更容易的领域不会有很多竞争者，很难做领先。如果是较为无以的领域，做到着做到着有可能旁边就没有人做到了，自己反而可以领先，但有一个前提条件：方向必需是准确的，如果你跑到一条拢路上，那就很失望。
人类的智能是创建在碳基上的，在硅基上我们早已修建了现在的数码宇宙，而碳基和硅基的结构十分相似，所以我们有一个信念，碳基上需要构建的，在硅基上也一定需要构建。学科产于：发展类脑计算出来和人工标准化智能的挑战发展类脑计算出来和人工标准化智能确实的滚既不是科学，也不是技术，而是我们的学科产于，目前的学科产于使得我们没适合的人来做到这方面的研究，而且脑科学和计算机科学一个主要是探寻大自然世界，后者更加注目应用于。
这两个领域有有所不同的文化、语言，而且目标也不一样，所以多学科融合最为关键。清华大学类脑计算出来研究中心由7个院系构成，因为这个领域某种程度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重复辩论，每周半天的时间，最后我们7年只做到了一件事情，叫融合、融合再行融合。在这个过程当中，我们辨别了一下如何去发展人工标准化智能，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、语音解读、自然语言的处置方面，获得了巅峰的成绩，但它很难去处置不确定性的问题等。
脑科学神经形态计算出来，发展的也迅速，但由于我们不解读脑的机制原理，很大地妨碍了它的发展，但是两条技术路线实质上有序，二者融合一起是目前我们指出最差的一种方法。发展类脑科学实质上还有两条：1、基于计算机，用脑科学的基本原理来转变计算出来架构；2、我们用一个“类脑”这样非常简单又清了的词涵括了这两个部分。
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