A. 人工智慧與存儲大碰撞，到底是新需求還是零火
如今，人工智慧的高速發展，徹底改變了人類的工作方式、生活方式和思維方式，也實現了生產力的整體躍升和社會治理的新變革。隨著計算力的不斷突破，人工智慧的技術也在日趨成熟，越來越多的企業開始將AI技術融入至行業中。
然而,人工智慧在適配行業需求過程中往往會出現慢熱現象，一方面是缺乏需求入口來實現技術顛覆，另一方面則是要面臨行業內新技術攻防戰所產生的阻力。而存儲作為傳統行業，即便經歷過一輪又一輪如軟體定義，超融合，雲計算等技術的市場洗牌，當面對人工智慧技術時，又將如何撬動市場的新需求呢？
基於市場趨勢， 9月8日，業界軟體定義存儲與數據服務公司ProphetStor先智數據首次在北京召開正式媒體見面會，會議由存儲在線總編宋家雨主持，並邀請到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等眾多資深媒體人以趣味對話的形式大開腦洞，深入探討人工智慧如何融入存儲，以及在存儲市場如何進一步推進人工智慧發展等熱門話題。
此次見面會也是先智數據中國領導團隊部分高管的首次亮相。會上，先智數據北京代表處高級總監李曉芳發表了《當人工智慧遇到存儲》的主題演講，通過介紹先智數據的發展歷程，主營業務以及產品解決方案，表明了先智數據未來以人工智慧技術為重要發展方向的市場策略，並進一步闡述了人工智慧與存儲之間的融合創新模式。
先智數據北京代表處高級總監李曉芳
李曉芳表示，公司在成立之初就明確了人工智慧的重要性，所有產品技術宗旨都圍繞"AI融入存儲"這一核心，在存儲系統構建、運維，存儲系統性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智慧進行不斷地創新。
據介紹，目前先智數據主要有四款產品：
Federator：帶外存儲資源管理平台，類似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但擴展了智能化能力。存儲資源終歸是被動性資源，如果想實現真正的按需調度，必須能夠提前預測。Federator可以通過機器學習認知客戶應用負載變動模式，提前預測應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位。
Stellar Flash：包含智能預測能力的全快閃記憶體陣列和混合塊存儲陣列。功能包括採用流量模型模塊(TMM)和彈性資源控制(ERC)技術進行智能緩存；對磁碟故障進行監測預警，並根據資源和業務負載狀況規劃提前修復數據；支持本地重復數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet：針對當下復雜多變的雲化數據中心場景，基於Federator平台實現，面向業務需求的數據保護解決方案。主要功能包括可設置的自動數據保護，基於應用感知的數據保護，鏡像磁碟容錯和本地保護，無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet：智能化的故障數據分析解決方案。功能為磁碟故障預測，也就是為磁碟"算命"，綜合運用了大量機器學習和磁碟故障細節知識，旨在利用人工智慧技術實現精準故障預測，消除因磁碟故障而出現不可預期的QoS波動，同時提升數據可靠性和資源效率。
企事錄張廣彬，《大話存儲》作者冬瓜哥，日知錄技術社區何曉峰，中國雲報郭濤（從左向右）
會上，企事錄張廣彬，日知錄技術社區何曉峰，《大話存儲》作者冬瓜哥，中國雲報郭濤作為嘉賓參與了趣味對話環節，對話深入探討了"存儲行業是否已經夕陽西下？"和"AI是否已經過度炒作？"兩個問題，第一個問題圍繞"存儲行業是否已經夕陽西下"展開，討論在互聯網碾壓下，包括傳統存儲與新存儲的存儲行業未來的發展樂觀與否，以及存儲如何實現價值差異化展開討論，並提出存儲唯一的出路就是智能化，存儲需要感知業務等觀點。
而"AI是否已經過度炒作？"話題，四位嘉賓首先就AI的范圍界定闡述了各自的看法，提出新技術的過度炒作是一個必經的過程，而它們的區別在於能否生存下去等觀點，並就人工智慧在行業內是否具備實用價值，行業與人工智慧的融合形式等進行了討論。
針對市場需求與與發展趨勢，先智數據表示針對AI與存儲的融合，公司產品的具體實踐大致分為兩個階段：
第一階段是智能化提前預判性能和空間資源要求，並提前調配到位，也就是Federator產品所提供的智能化能力。這種智能化成分實際上也體現了新型的存儲資源管理模式。
因此AI與存儲結合的第二階段，在於存儲設備本身可以藉助AI技術構建新型的智能化存儲。智能化的故障數據分析解決方案Disk Prophet的推出就是旨在幫助二次元存儲轉變為三維的智能存儲。因為預測能力可以把磁碟故障這種隨機事件，變成可計劃事件，使得冗餘程度大大降低，破局二次元存儲的可靠性與性能無法共存的困境。
先智數據中國區總經理董唯元在最後的會議總結中表示，先智數據未來會更多專注存儲與AI結合的領域，並延展到運維領域，以目前AI現有的技術幫助運維人員實現存儲運維流程優化以及存儲系統管理自動化。隨著技術的不斷發展，行業劃分在未來將會有新的結合方式，在新的行業格局變化下，先智數據將會是一家介於人工智慧，存儲，運維之間的跨界企業。
B. 人工智慧在軍事中的應用
人工智慧在軍事上的應用
應用於軍事領域，利用電子計算機模擬人類的學習與推理,問題求解,輔助決策途徑和方法等智能活動的一項新興技術。它是在人工智慧學理論指導下的一種綜合技術。人工智慧學是一門專門研究智能放大和使用計算機來模擬人的感覺和思維過程規律的理論。是正處在發展中的綜合性學科，涉及數學、語言學、人體科學、哲學、心理學、邏輯學、計算機學等多門學科。人工智慧技術的內容主要包括：自然語言理解；知識表達與模式識別；規劃生成與問題求解；機器翻譯與語言合成；定理證明與歸納推理；學習系統與發現系統；認知模型與專家系統；機器視覺與智能機器人；智能語言與自動編程等。人工智慧系統，是一種基於知識的邏輯推理系統。人工智慧技術廣泛地應用於工業、農業、文教衛生、氣象、地質勘探、交通運輸以及社會科學等領域，尤其大量應用於軍事和國防科學技術研究與軍工生產。
知識，是從人類專家頭腦中獲取並編寫成軟體存儲到計算機中去的。這些知識是相應專業領域中較為先進和准確的知識。專家系統作為一種特殊的軟體系統，在它與計算機組合成一個完整的綜合系統之後，就可以向人們提供知識、建議、推理、判斷或決策意見。既可以作為一種完整、獨立的智能化工具，從事與人工智慧技術相關的系統開發工作，並在部分功能上起到人類助手的作用；又可以直接作為新一代智能機的部件和開發工具。
80年代以來，人工智慧技術得到了迅速的發展，應用於遺傳工程、化學合成、業務管理、石油勘探、法律斷案及軍事領域中的專家系統相繼研製成功。日本、美國、蘇聯和西歐某些國家均以政府支持的方式，大力資助和領導人工智慧技術的研究與開發工作。其中，日本的新一代智能計算機系統研究與開發計劃、英國的阿爾維(ALVE)計劃、 美國國防部的戰略計算倡議(SCI)和西歐的尤里卡(EUREKA)計劃最為引人注目。美國在人工智慧技術研究方面，以軍事用途為首要目標，由國防部出資10億美元，擬在從1983年開始的10年內，研製出用於知識水平的軟體包。在通過專家系統確定故障由來之後,再下達指令給機器人維修系統,將故障（或潛在故障）及時排除。⑤軍用人工智慧機器翻譯系統。它可用於收集情報、破譯密碼、處理作戰文電、協調作戰指揮和提供戰術輔助決策等。該系統內裝有可以進行語言分析、合成、識別及自然語言理解的智能機，其內存儲著多國語言基本詞彙和語法規則。⑥艦船作戰管理系統。它可用於局部海域作戰指揮、輔助戰術決策、海上目標敵我識別、岸 -艦一體化作戰管理等。⑦智能電子戰系統。它可自動分析並掌握敵方雷達的搜索、截獲和跟蹤工作順序，發出有關敵方導彈發射的警告信號，並確定出最佳防衛和干擾措施。⑧自動情報與圖像識別系統。它通過情報分析和圖像處理技術，對敵方情報及圖像進行識別、分類和信息處理。同時，自動提供輔助決策意見。⑨人工智慧武器。它的控制系統具有自主敵我識別、自主分析判斷和決策的能力。如：發射後「不用管」的全自動制導的智能導彈、智能地雷、智能魚雷和水雷、水下軍用作業系統等。
美軍的沙漠風暴行動：90年代處的沙漠風暴行動是人工智慧技術在軍事中應用的一個成功典範。從最簡單的貨物空運，到復雜的行動協調，都由面向人工智慧技術的專家系統來完成。另外先進的巡航導彈也採用了人工智慧體領域的機器人和機器視覺技術。在這其中的兩個計劃：Pilot Associate Project (電子領航員)和Battle Management System Project(軍事專家系統)，是人工智慧技術成功應用的範例。
在未來的21世紀，人工智慧技術在軍事倉儲中的進一步開發應用，將出現各種智能化倉儲機械，如在自動導向車和智能用車中應用專家系統確定行走路線和運行方案；在物料存取過程中，應用專家系統指揮機器人進行入架和出架操作；將多媒體技術和專家系統，應用於倉儲機械人員培訓、操作指導、遠程現場監視、異地故障分析和診斷等。隨著時間的推移，智能化倉儲設備將更多、更加趨於完善，倉儲機械更安全、更可靠。
機器人活躍於倉儲領域。經過30多年的研究．機器人已發展到第三代----智能機器人。它裝有多種感測器，能識別作業環境．能自主決策，具有人類大腦的部分功能，且動作靈活，是人工智慧技術發展到高級階段的產物，目前，全世界已有各種類型、各種用途的機器人達百萬台。
隨著人工智慧技術和機器人技術的飛速發展，機器人將在軍事倉儲領域得到廣泛應用。例如，用於倉庫作業，從事搬運彈葯和各種危險作業。美國奧德蒂斯公司研製的「章魚」式六腿機器人，在靜止時能做起935公斤重，行走時能搬運409公斤重的彈葯；用於戰場上執行多種後勤保障任務，在比較危險的環境中前送後運作戰物資；機器人「哨兵」用於倉庫警戒巡邏，可代替普通士兵巡邏、放哨。
人工智慧技術正在迅速地發展,智能機、智能化武器裝備和智能機器人的應用,對軍事裝備的發展將產生重大的作用；也必將對未來戰爭的戰略、戰術帶來重大影響。
C. 人工智慧和神經網路
人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。
每一個科學的技術發展進程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網路也是這樣的。人工神經網路正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智慧的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。
首先說說什麼是神經網路吧，神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是機器學習的一個方向，而機器學習的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網路方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。
神經網路的大起大落代表了人工智慧的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智慧研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想像中的那麼強大，至少在智能演算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習演算法研究幾十年遲遲無重大進展。
我們在這篇文章中給大家講述的人工智慧和神經網路的發展，從中我們可以看出人工智慧的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網路，所以我們要想做好人工智慧，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智能科技發展的道路走得更遠更牢。
D. 人工智慧的原理是什麼
人工智慧的原理，簡單的形容就是：
人工智慧=數學計算。
機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」
但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。
所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：
A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。
B、然後，有針對性地計算。
——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！
在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？
這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。
仔細想一下，人類是怎樣學習的？
人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。
當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。
不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：
人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。
機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。
這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。
它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。
具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。
（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）
它需要兩個前提條件：
1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；
2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。
所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。
神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！
現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。
目前AI常見的應用領域：
圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。
自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。
神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。
當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，
這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。
——機器仍然是笨笨的。
更多神佑深度的人工智慧知識，想要了解，可以私信詢問。
E. 關於人工智慧
人腦有意識，電腦有意識嗎？在科學極其發展的今天，電腦是否會超越人腦，人是否會成為電腦的奴隸？哲學不能不對這一問題做出回答。
人工智慧是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。它的誕生與發展對人類文明產生了巨大的影響和效益。同時也引起了哲學意識與人工智慧的理論探討。
人工智慧是相對於人類智能而言的。它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智慧也稱「機器智能」或「智能模擬」。當今人工智慧主要是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的活動，即結構模擬。
人腦是智能活動的物質基礎，是由上百億個神經元組成的復雜系統。結構模擬是從單個神經元入手的，先用電子元件製成神經元模型，然後把神經元模型連接成神經網路(腦模型) ，以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學羅森布萊特等人設計的「感知機」；1975年日本的福島設計的「認知機」（自組織多層神經網路) 。
電子計算機是智能模擬的物質技術工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機器。它採用五個與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應功能。這五個部件是：(1) 輸入設備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外來的信息。人通過輸入設備將需要計算機完成的任務、課題、運算步驟和原始數據採用機器所能接受的形式告訴計算機，並經輸入設備把這些存放到存貯器中。(2) 存貯器，模擬人腦的記憶功能， 將輸入的信息存儲起來，供隨時提取使用，是電子計算機的記憶裝置。(3) 運算器，模擬人腦的計算、判斷和選擇功能，能進行加減乘除等算術運算和邏輯運算。(4) 控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個協調工作的控制功能，根據存貯器內的程序，控制計算機的各個部分協調工作。它是電腦的神經中樞。 (5)輸出設備，模擬人腦的思維結果和對外界刺激的反映，把計算的結果報告給操作人員或與外部設備聯系，指揮別的機器動作。
以上五部分組成的電腦是電子模擬計算機的基本部分，稱為硬體。只有硬體還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應的軟體或軟設備。所謂軟體就是一套又一套事先編好的程序系統。
人工智慧的產生是人類科學技術進步的結果，是機器進化的結果。人類的發展史是人們利用各種生產工具有目的地改造第一自然( 自然造成的環境，如江河湖海、山脈森林等) ，創造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、車輛機器等) 的歷史。人類為了解決生理機能與勞動對象之間的矛盾，生產更多的財富，就要使其生產工具不斷向前發展。人工智慧，是隨著科學技術的發展，在人們創造了各種復雜的機器設備，大大延伸了自己的手腳功能之後，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產生和發展起來的。
從哲學上看，物質世界不僅在本原上是統一的，而且在規律上也是相通的。不論是機器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規律，都是信息轉換系統，其活動都表現為一定信息輸入與信息輸出。人們認識世界與在實踐中獲取和處理信息的過程相聯系，改造世界與依據已有的信息對外界對象進行控制的過程相聯系。總之，一切系統都能通過信息交換與反饋進行自我調節，以抵抗干擾和保持自身的穩定。因此，可以由電子計算機運用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。
從其它科學上來說，控制論與資訊理論就是運用系統方法，從功能上揭示了機器、動物、人等不同系統所具有的共同規律。以此把實際的描述形式化，即為現象和行為建立一個數學模型；把求解問題的方式機械化，即根據數學模型，制定某種演算法和規則，以便機械地執行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把演算法和規則編成程序，交給知識智能機器執行某種任務，使電子計算機模擬人的某些思維活動。所以，控制論、資訊理論是"智能模擬"的科學依據，「智能模擬」是控制論、資訊理論在實踐中的最重要的實踐結果。
人工智慧是人類智能的必要補充，但是人工智慧與人類智能仍存在著本質的區別：
1 、人工智慧是機械的物理過程，不是生物過程。它不具備世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、愛好等心理活動所構成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎上產生的心理活動，使人形成一個主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對於兩個智能機具有相同的信息量，而對於兩個不同的人從中獲取的信息量卻大不相同。「行家看門道，外行看熱鬧」就是這個道理。從信息的輸出方面看，兩台機器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對於飽於風霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。
2 、人工智慧在解決問題時，不會意識到這是什麼問題，它有什麼意義，會帶來什麼後果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其機械的運行機能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。
3 、電腦必須接受人腦的指令，按預定的程序進行工作。它不能輸出末經輸入的任何東西。所謂結論，只不過是輸入程序和輸入數據的邏輯結果。它不能自主地提出問題，創造性地解決問題，在遇到沒有列入程序的「意外」情況時，就束手無策或中斷工作。人工智慧沒有創造性。而人腦功能則能在反映規律的基礎上，提出新概念，作出新判斷，創造新表象，具有豐富的想像力和創造性。
4 、人工機器沒有社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應社會生活的需要而產生和發展的。人們的社會需要遠遠超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質文明與精神文明的發展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的教育和訓練，通過對歷史上積累下來的文化的吸收逐漸形成的。人的內心世界所以豐富多采，是由於人的社會聯系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現人的思想發展的整個歷史邏輯。這是無論多麼「聰明」的電腦都做不到的。隨著科學技術的發展，思維模擬范圍的不斷擴大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。
人工智慧與人腦在功能上是局部超過，整體上不及。由於人工智慧是由人造機器而產生的，因此，人工智慧永遠也不會趕上和超過人類智能。所謂「機器人將超過人奴役人」、「人將成為計算機思想家的玩物或害蟲，…… 保存在將來的動物園」的「預言」是不能成立的。因為，它抹煞了人與機器的本質差別與根本界限。
人工智慧充實和演化了辯證唯物主義的意識論。它進一步表明了意識是人腦的機能，物質的屬性。電腦對人腦的功能的模擬，表明了意識並不是神秘的不可捉摸的東西，不是游離於肉體內外脫離人腦的靈魂，也不是人腦分泌出來的特殊物質形態，而是人腦的機能屬性。這就進一步證明了意識本質的原理。
人工智慧的出現深化了意識對物質的反作用的原理。人工智慧是人類意識自我認識的產物。電腦的出現，意昧著人類意識已能部分地從人腦中分化出來，物化為物質的機械運動。這不僅延長了意識的器官，也說明意識能反過來創造"人腦"。這是意識對人腦的巨大的反作用。從意識與人腦的相互關系中進一步深化了意識對物質形態進步的反作用，意識作為最高的物質屬性對於物質運動發展的反作用。
人工智慧引起了意識結構的變化，擴大了意識論的研究領域。電腦作為一種新形態的機器而進入了意識器官的行列。它不僅能完成人腦的一部分意識活動，而且在某種功能上還優於人腦。如人腦處理信息和採取行動的速度不如電腦，記憶和動作的准確性不如電腦。因此，在現代科學認識活動中，沒有人工智慧，就不會有人類認識能力的突破性發展和認識范圍的不斷擴大。電腦不僅依賴於人，人也依賴於電腦。這就使得在意識論結構上增加了對人工智慧的探討以及對人機互補的關系的探討。同時思維模擬，也把思維形式在思維中的作用問題突出出來，為意識論的研究提出了一個重要課題。
F. 大腦是怎樣指揮我們的動作和語言
動作：感覺神經系統涉及感覺信息的接收和處理。這些信息通過特定的感受器官（視覺，嗅覺，聽覺和味覺）的被接受傳至大腦。
大腦從皮膚接收關於觸摸，壓力，疼痛，振動和溫度的信息。從關節收關於關節位置的信息。感覺皮層位於運動皮質附近。像運動皮質一樣，具有與不同身體部位感覺相對應的區域。由感覺受器在皮膚上收集的感覺信息被轉換為神經信號，其通過脊髓中的一束神經元傳遞至大腦。
神經元沿著脊髓後部向上延伸至延髓後部，這些神經元隨後向上進入丘腦，與「三級」神經元連接，然後進入感覺皮層。脊髓傳遞有關疼痛、溫度和總觸覺的信息。神經元沿著脊髓向上移動，連接到腦干網狀結構中的二級神經元，以獲取疼痛和溫度，以及對延髓腹膜復合體的一般接觸。
語言：雖然傳統上語言功能被認為是定位於威爾尼克區和布洛卡區，但現在人們普遍認為，更廣泛的皮層區域對語言使用有貢獻。語言如何被大腦表徵，處理和獲取的是心理學和神經科學研究等領域正著力研究的一個問題。
(6)神經指揮動作與人工智慧存儲擴展閱讀
執行功能是允許認知控制行為所需的一組認知過程的總稱：他負責選擇和成功監控促進所選目標實現的行為。執行功能通過注意控制和認知抑制過濾無用信息，減少與抑制無關的刺激，處理和操作工作記憶中存儲的信息，考慮多個概念的能力，以認知靈活性轉換任務。抑制沖動行為。
前額葉皮層在調節執行功能方面起著重要作用。神經影像學研究表明，在兒童執行認知控制任務時，前額葉皮質的成熟與執行功能有關。規劃能力包括背外側前額葉皮質、前扣帶回皮質、右前額葉皮質和邊緣上回。工作記憶包括前額葉背外側皮質、額葉下回和頂葉皮質。
G. 人工智慧和認知神經科學到底什麼關系
存在兩種觀點，一是平行關系，人工智慧研究對象是機器，神經科學研究對象是大腦。二是神經科學是人工智慧的一部分，是實現人工智慧的途徑。
H. 神經計算機是怎樣的
隨著智能計算機的不斷發展，科學家們想模仿人的大腦構造和工作而造出一種新的計算機，這種計算機稱為神經計算機。然而要造出這種計算機可不是一件輕而易舉的事，難而又難。因為，科學家對人腦的結構已經知道得比較清楚，但人大腦里的神經網路的工作原理，還存在許多困惑。比如說人是怎麼學習的，就還沒弄清楚。人大腦的神經網路太復雜了，各個細胞間是怎麼相互聯系的，還沒有完全揭示出來。換句話說，人大腦還有許多未解之謎。另外，因為人腦的神經網路太復雜，因此完全模仿它還存在相當大的困難。
現在，神經計算機只能初步模仿人腦神經的網路，研究出的人工神經網路（也有的是神經計算機）就具有了很好的效果，且顯露出它的美妙前景。
人腦大約有140～150億個神經細胞，大約與天上星星的數目相等。每個神經細胞與上千個細胞相連，這就像葉脈一樣錯綜復雜。模仿人腦這樣的結構製造的神經計算機，採用並行工作方式。過去的計算機是串列工作方式：存數據，取數據，送去計算，再進行下一步工作，是一步接一步進行工作的。讓串列工作的計算機無限提高速度是不可能的，特別是有的關鍵環節，像流水線工作出現瓶頸一樣，卡住了整個工作過程的脖子。這就是常常所說的「瓶頸效應」。
神經網路計算機是由多個人造神經處理單元並聯而成的。人造神經處理單元相當於人腦的神經細胞。由於這種計算機是並聯的，許多工作任務可以分配開來，同時協調工作，所以不會卡脖子，避免出現「瓶頸效應」，工作速度可以成千百倍地提高。（順便說一下，現在的超級計算機都採用很多處理器並聯，按並行工作方式建造。）
神經計算機還有一大優點，就是具有「容錯性」。什麼叫容錯性？比如說吧，人可以從某人的一雙眼睛，或根據一個背景，也可以根據人的一個動作就能夠把一個人認出來。這是人腦神經網路的優點。人腦神經網路可以根據局部記憶恢復全部信息。這是因為，人腦是把信息存儲在神經細胞與神經細胞相連的網路之間，而不是存儲在神經細胞體內，而神經網路連接部分有千千萬萬，若是有一兩個神經細胞體壞了也無關緊要，信息不會丟失。即使部分信息丟失，也可以根據剩餘部分信息恢復完整的記憶。這就是容錯性的一種表現。神經計算機是依照人大腦神經網路設計出來的，所以具有容錯性，若是丟失些資料，它仍能重新建立起來，具有修復性。
專家普遍認為，人腦學習功能，是把神經細胞之間的連接形式不斷加以改變，使網路功能不斷提高，人的智慧也就發展了。現在研究神經計算機的目的，就是想製造出能聽懂聲音，能辨認景物，具有學習能力的智能計算機。這種計算機機有些科學家稱它為第六代計算機或人工大腦。如果研究成這樣的計算機，它的計算速度可達到1015次/秒，而目前最好的計算機運算速度僅為109～1010次/秒。
現在各國都重視神經計算機的開發，研究主要向兩方面發展：一是如何製造接近人腦的網路；二是如何改進它的學習能力，提高智力。
1988年，美國提出一個研究神經計算機的計劃，投資4億美元。日本把1988年定為神經計算機元年，歐共體於這一年開始集中28個研究所和近千名專家合作研究神經計算機。1989年，美國貝爾實驗室製成可供神經計算機使用的集成電路。1992年日本三菱電機公司開發出可供神經計算機使用的大規模集成電路晶元。之後，日本富士通研究所開發出由256個神經處理器互相連接而成的神經計算機，更新數據速度4億次/秒。一種由日本電氣公司推出的神經網路聲音識別系統，能識別任何人的聲音，正確率達99.8%。美國電氣通信基礎技術研究所和卡內基-梅隆大學研究的神經計算機，由相當於人「左腦」和「右腦」的兩個神經塊連接而成。「右腦」的經驗功能部分，有1萬多個神經元，適於圖像識別，存儲有基於經驗的語句。「左腦」的識別功能部分，含有100萬個神經元，用來存儲單詞和語法規則。這種計算就可以利用存儲的知識進行翻譯。
20世紀90年代前期到中期，神經計算機已獲得了應用。例如，在紐約、邁阿密、倫敦飛機場用神經網路檢查塑料炸彈和爆炸物，每小時可檢查600～700件行李。
美國製成一台神經計算機，專門用於模式識別，如分析心電圖、腦電圖波形，對細胞自動分類計數，染色體分類識別等。它的工作過程由三層人工神經網路共同完成：第一層是提取特徵並用數據表示出來；第二層是對這些信息進行運算，獲得模式；第三層是把獲得的模式與預先存儲的模式相比較，完成識別。
我們可以樂觀地相信，在不久的將來神經計算機將會得到廣泛的應用。比如說進行模式識別，實現知識處理，進行運動控制，在軍事上識別敵人，判定目標，進行決策和指揮，甚至進行社會管理等等。
I. 為何總感覺人工智慧和神經科學（神經網路）被綁在一起
為什麼人工智慧會和神經科學聯系在一起，因為現在我們社會需要的機器人，不僅僅是那種會算數的，還需要各種各樣的，譬如端茶送水的，會做繁瑣的機械工作的機器人。如果不加入神經科學，他們還是一堆機器，只會死東西，學不會新知識。加入神經科學後，他們能像人類一樣自我思考，有學習能力，這樣的科技產物才是人類智慧的結晶。
可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的,人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
在2017年，AI取得了很多突破，特別是機器人索菲婭，這裡面也有神經學科的功勞，人工智慧和神經學科相輔相成，才是最完美的。