2020年人工智能认知神经研究白皮书：探索大脑智能奥秘与深度学习提升

人工智能的认知神经基础白皮书，发布于2021年3月，深入探讨了人工智能与人类思维过程和智能行为模拟之间的联系。这份55页的研究报告聚焦于两大关键领域：神经科学与认知科学的交叉融合。神经科学致力于理解生物大脑的结构和信息处理机制，而认知科学则研究人类心智和认知过程，两者共同探寻智能产生的生物学基础。 白皮书中强调了神经影像技术，特别是高时空分辨率的生物荧光成像，作为理解大脑神经网络连接方式和工作原理的重要工具。康奈尔大学的Chris Xu的研究展示了如何运用这些技术进行非侵入性或侵入性的神经调控，如视觉运动学习的增强和视觉拥挤效应的减弱，甚至通过新型技术恢复大脑功能。 深度神经网络在处理噪音方面的问题得到了关注，2019年Nature上的一项大规模小鼠神经记录研究揭示了群编码原则，即网络如何在保持高效和泛化能力之间找到平衡。这种发现促使研究人员改进人工神经网络的设计，使其具有更好的抗干扰性能。例如，MIT的Joel Dapello团队提出将初级视觉皮层模型纳入传统网络，进一步提升了系统的鲁棒性。 借鉴低级生物如秀丽线虫的神经系统，MIT的研究人员在自动驾驶任务中应用了神经元动态特性和连接的稀疏性，以及反馈结构，显著提高了人工智能系统的鲁棒性和可解释性。这表明，自然界简单的神经架构可能为人工智能设计提供灵感。 此外，白皮书还提及了多巴胺在情绪和动机中的作用，以及分布式强化学习在不确定环境中的应用。这种算法模仿大脑对预期结果的概率分布处理，为理解和模仿人类决策过程提供了新视角。 这份白皮书不仅概述了人工智能在认知神经科学领域的最新进展，还展示了如何通过跨学科合作和技术发展来提升人工智能的性能，以及如何反过来促进我们对大脑计算原理的理解。