人造大脑（Artificial brain）或人工大脑（Artificial mind）是具有与动物或人类大脑类似的认知能力的软件和硬件。
调查“人工大脑”和大脑仿真的研究在科学中起着三个重要作用：
神经科学家一直在尝试了解人类大脑是如何工作的，称为认知神经科学。
人工智能哲学中的思想实验，证明至少在理论上可以创造出具有人类所有能力的机器。
一项长期项目，旨在创造具有与具有复杂中枢神经系统的动物（如哺乳动物，尤其是人类）相似的行为的机器。 创建具有类似人类行为或智能的机器的最终目标有时被称为强AI。
第一个目标的一个例子是英国伯明翰的阿斯顿大学报告的项目，研究人员利用生物细胞创造“神经球”（神经元的小团簇），以开发新的治疗方法，包括阿尔茨海默氏症，运动神经元和帕金森病。 。
第二个目标是对John Searle的中国房间论证，Hubert Dreyfus对AI的批评或Roger Penrose在“皇帝的新心灵”中的论证等论点的回答。 这些评论家认为，人类意识或专业知识的某些方面无法通过机器模拟。 对他们的论点的一个回答是，大脑内的生物过程可以被模拟到任何程度的准确性。 这个回复早在1950年就由Alan Turing在其经典论文“计算机器和智能”中作出。
第三个目标通常被研究人员称为人工一般情报。 然而，Ray Kurzweil更喜欢“强AI”这个词。 在他的着作The Singularity is Near中，他专注于使用传统计算机器进行全脑仿真作为实现人工大脑的方法，并声称（基于计算机能力持续呈指数增长趋势）这可以在2025年完成.Henry Markram蓝脑项目（正在尝试大脑模拟）的主任，在2009年牛津大学TED会议上提出了类似的主张（2020年）。
虽然在高性能计算机器上使用人工神经网络直接模拟大脑是一种常见的方法，但还有其他方法。 人工脑的替代实施可以基于神经全息技术（HNeT）的非线性阶段的相干/退相原理。 通过核突触算法对量子过程进行了类比，该算法与QM波动方程有很大的相似性。
一些大脑模拟评论家认为，直接创建一般智能动作更容易，而不需要模仿自然。 一些评论家使用了这样的类比：在第一次尝试制造飞行器时，这些模型像鸟类一样，但现代飞机看起来并不像鸟类。 AI中使用了计算参数 – 这是什么，如果我们有一般AI的正式定义，可以通过列出所有可能的程序找到相应的程序，然后测试每个程序以查看是否它符合定义。 目前没有足够的定义。 EvBrain v是一种进化软件，可以发展类似于大脑的神经网络，例如视网膜后面的网络。
有充分的理由相信，在应用策略中，对近期人工大脑实现的预测是乐观的。 特别是，大脑（包括人类大脑）和认知目前尚未被充分理解，所需的计算规模尚不清楚。 此外，电力似乎也有局限性。 大脑消耗大约20 W的功率，而超级计算机可以使用多达1 MW或10万次（注意：Landauer（en）的极限在温度环境下为3.5×10 20 op / sec / watt）。
此外，还有一些必须解决的道德问题。 人造大脑的构建和维护引发了道德问题，即与人格，自由和死亡有关的问题。 “盒子里的大脑”是否构成一个人？ 该实体拥有哪些合法或其他权利？ 一旦激活，人类是否有义务继续他们的行动？ 是否会导致人工脑死亡，睡眠，失去知觉或其他没有人类描述的状态的停用？ 毕竟，人造大脑不像人类大脑那样经历死后细胞分解（以及随之而来的功能丧失），因此理论上，人工大脑可以恢复其功能，就像在停用之前一样。
大脑模拟的方法
虽然在高性能计算引擎中通过人工神经网络直接模拟大脑是一种常见的方法，但还有其他方法。 另一种人工脑植入可以基于神经全息技术（HNET），具有非线性相位相干/退相干原理。 通过中心突触算法对量子过程进行了类比，该算法与QM波动方程有许多相似之处。
EvBrain是一种进化软件，可以进化出类似脑的神经网络，例如视网膜背后的网络。
有充分的理由相信，无论实施策略如何，关于在不久的将来实现人工大脑的预测都是乐观的。 特定的大脑（包括人类的大脑）和认知尚未被很好地理解，并且所需的计算规模是未知的。 此外，似乎存在功率限制。 大脑消耗大约20W的功率，而超级计算机可以使用多达1MW（即多达100,000个）（注意：Landauer的极限在室温下为3.5×10 20 op / sec / watt）。
不同的方法
设想了各种方法：
模拟神经元的生物活动
模拟神经元的功能活动
产生一个外部皮层，它将是一个人工外部信息处理系统，可以通过脑 – 计算机界面直接补充大脑的高级生物认知过程，使这些扩展在功能上成为大脑个体思维的一部分。 这样的设备仍然是科幻小说，但是脑机接口开始出现（例如允许通过思想来控制球在屏幕上的移动）。
神经元回路的结构（皮质功能区，皮质柱）在认知特性的出现中起着关键作用。 自20世纪60年代（作为当时所谓的控制论的一部分）以来，已经提出了使用关联表（哈希）的认知模型，而没有在当时的机器上令人信服的结果（典型的大小是256千字节）。 其中一些模型在预概念化的世界中起作用，也就是说，没有发布关于原始观测的新概念，而是发布与预先建立的模式相关的观察。
从1965年到1984年的沙漠过境期间神经网络的相对成功，以及超级计算机的存在已经恢复了这种类型的项目。
大脑模拟的方法
尽管在高性能计算引擎上使用人工神经网络进行直接人脑仿真是一种常见的方法，但还有其他方法。 另一种人工脑实现可以基于全息神经技术（HNeT）非线性相位相干/退相干原理。 通过核心突触算法对量子过程进行了类比，该算法与量子力学波动方程具有很强的相似性。
EvBrain是一种进化软件，可以发展出“大脑般”的神经网络，例如视网膜后面的网络。
2008年11月，IBM从五角大楼获得了490万美元的拨款，用于研究创建智能计算机。 Blue Brain项目正在IBM在洛桑的协助下进行。 该项目的前提是，通过在其适当的三维位置放置三千万个突触，可以人工连接“计算机”中的神经元。
强大人工智能的一些支持者推测，与蓝脑和灵魂捕手有关的计算机可能在2015年左右超过人类的智力能力，并且我们很可能在2050年左右的某个时候下载人脑。
虽然Blue Brain能够大规模地表示复杂的神经连接，但该项目并未实现大脑活动与大脑执行的行为之间的联系。 2012年，Spaun（语义指针体系结构统一网络）项目试图通过神经连接的大规模表示来模拟人类大脑的多个部分，这些表示除了映射之外还生成复杂的行为。
Spaun的设计重现了人类大脑解剖学的元素。 该模型由大约250万个神经元组成，包括视觉和运动皮质，GABA能和多巴胺能连接，腹侧被盖区（VTA），黑质等特征。 该设计允许多个功能响应八个任务，使用类型或手写字符的视觉输入和机械臂执行的输出。 Spaun的功能包括复制绘图，识别图像和计数。
有充分的理由相信，无论实施策略如何，在不久的将来实现人工大脑的预测都是乐观的。 特别是大脑（包括人脑）和认知目前尚未被充分理解，所需的计算规模尚不清楚。 另一个近期限制是，与人脑相比，目前用于脑模拟的所有方法都需要数量级更大的功耗。 人脑消耗大约20W的功率，而目前的超级计算机可能使用多达1MW或多达100,000的数量级。
人工脑思维实验
一些大脑模拟评论家认为，在不模仿自然的情况下直接创造一般智能行动更为简单。 一些评论家使用了这样的类比，早期的飞行器制造试图模仿鸟类，但现代飞机看起来不像鸟类。