类脑智能（包括机器智能、类脑计算）是典型的交叉学科研究范畴，主要涉及：
从哲学看，一是意识是如何产生的，二是意识是如何升华为思维的，三是因果推理与逻辑学。
从量子力学和复杂系统角度看，一是观测过程中的波函数坍缩机制，二是复杂系统非线性涌现机理，三是耗散结构的（信息）负熵及自组织有序。
从计算机科学及人工智能角度看，一是后香农时代语义分析问题，二是AI可解释性和可信任问题，三是图灵完备性问题。其中还包括AI芯片冯诺依曼结构优化、仿生人工神经网络大模型是不是越大越可能自动生成知识等问题。
以上随便哪个课题拿出来研究，都可以单独列为一门学科。从总体看，当前研究面临的共性问题，一是大多研究者奉行机械还原主义、就技术论技术、不深究技术原理与场景底层物理规律的适配性，比如通过扫描动物大脑的切片，获取全脑神经元的拓扑链接结构，用于构建超大规模神经元仿真平台和大规模预训练模型等。二是单纯的观测与实验已越来越难以在微观层面上推进，已不能满足关于多维度数据及其准确性的科研需求，应该从底层逻辑上构建全新理论体系、并用于指导新的观测实验。三是数据与知识驱动融合的数学建模已不是深度学习的计算拟合问题，而是概念知识生成与因果推理问题。
针对以上问题都有解决办法，但现在的制约是“看破但不能说破”，与此对应的是掌握了底层逻辑的研究者缺乏人力物力支撑。
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