2018年11月23日，由上海交通大學腦科學與技術研究中心、上海交通大學智能交互與認知工程上海高校重點實驗室和上海交通大學計算機科學與工程系仿腦計算與機器智能研究中心聯合主辦的2018上海交通大學類腦計算與智能學術研討會在交大閔行校區電院3號樓200號報告廳召開。
出席本次研討會的嘉賓和專家有清華大學計算機科學與技術系教授、中國科學院院士、上海交通大學計算機科學與工程系兼職教授張鈸，中國科學院自動化所研究員、IEEE Fellow王飛躍，中國科學院神經科學研究所副所長、研究員杜久林，中國科學院計算所陳雲霽研究員，香港科技大學計算機科學與工程系教授、IEEE Fellow郭天佑，華南理工大學自動化科學與工程學院教授、IEEE Fellow李遠清，清華大學生物醫學工程系洪波教授，上海交通大學生物醫學工程學院杜一平教授、童善保教授，上海交通大學微納電子學系劉景全教授，上海交通大學計算機科學與工程系呂寶糧教授、張麗清教授、盧宏濤教授、趙海教授、俞凱特別研究員等。來自全國多家高校、科研院所和公司的120餘名專家學者、技術人員和研究生參加了會議。
張鈸院士首先做題為Towards a Robust and Explainable Artificial Intelligence的報告。他針對目前深度學習方法存在的問題，即魯棒性差和不可解釋性，介紹了三類解決方案，分別是：數據驅動結合知識驅動，跨學科研究尤其是神經科學，以及常識和常識推理。針對這三類方法，他列舉並分析了國外學者以及自己的一些研究成果。
王飛躍做題為「平行認知：認知科學的回顧與展望」的報告。他首先介紹了認知科學的起源，認知革命及其主要成果，還有錢學森等中國學者對此做出的努力。平行認知的關鍵就是從大定律小數據到大數據小定律的轉換。他認為人類進入三個軸心時代，即人性、理性和智性覺醒，平行認知是關鍵。
杜久林介紹了大腦的複雜性，對人腦和斑馬魚腦進行了比較。由於斑馬魚腦的系統比較簡單，可以通過活體成像等方法，探索魚腦神經元細胞的工作機理，了解魚腦的結構和神經元之間的連接。他認為在解析斑馬魚全腦神經聯接結構和功能圖譜後，有望將斑馬魚大腦結構和功能原理的研究成果應用於類腦計算與智能。
陳雲霽指出，深度學習處理器的出現主要出於兩個原因：深度神經網絡是迄今為止智能信息處理最好的模型，但通用的CPU和GPU處理人工神經網絡效率低下。針對傳統的ASIC結構無法解決深度學習大量計算需求的這一問題，他們引入了硬體神經元虛擬化、深度學習指令集和稀疏神經網絡處理器結構三種解決方案，成功地開發了寒武紀晶片並在華為手機等產品中得到了成功的應用。
與會專家圍繞類腦智能研究、腦機交互、計算機視覺、深度學習等主題分別發表了精彩報告。
上海交通大學類腦計算與智能學術研討會於2015年第一次舉辦，迄今已舉辦四屆。研討會聚集了國內類腦計算和智能領域的頂尖專家，介紹領域內的最新研究成果和國內外研究動向。