人工智能与神经科学：探索智能本质与技术融合

"2020年人工智能的认知神经基础白皮书由北京智源人工智能研究院发布，聚焦于人工智能的理论基础，特别是从认知科学和神经科学的角度探索智能的本质。该白皮书总结了过去一年在这一交叉领域的关键发现和技术进步，强调了理解大脑结构和功能对于推动人工智能发展的重要性。 在人工智能的追求中，核心目标是模仿人类的思维和智能行为，包括学习、推理和规划。为此，研究人员深入研究生物大脑，通过神经科学探讨信息处理的方式，而认知科学则关注心智和认知过程的建模，以揭示智能的生成机制。这两个领域的结合，加上信息科学的进步，共同推进了人工智能的研究。 神经科学的技术创新，如高时空分辨率的生物荧光成像，使得研究大脑和神经系统的连接及工作原理成为可能。这些技术的应用，例如非侵入式和侵入式的神经调控技术，已经用于改善视觉学习和认知功能。例如，经颅电刺激可以增强视觉运动学习，而新型侵入式技术有助于恢复大脑的视觉认知功能。 深度神经网络虽然在许多领域表现出色，但其对噪声的抵抗力较弱。2019年，一项在《自然》杂志上发表的研究揭示了小鼠视觉系统的一种群编码原则，该原则在效率和泛化性之间找到了平衡，这为构建更具鲁棒性的AI模型提供了启示。此外，MIT的研究人员发现，通过在神经网络前添加模拟初级视觉皮层的模块，可以提高网络的鲁棒性。 借鉴小型生物，如秀丽线虫的神经系统，也有助于设计更高效的人工智能系统。2020年，MIT的研究者利用其神经元的动态特性和稀疏反馈结构，创建的AI模型在自动驾驶任务中表现出更高的鲁棒性和可解释性。 人工智能系统的进步也在反过来帮助我们理解大脑的计算原理。例如，多巴胺神经元与情绪和动机紧密相关，分布式强化学习算法在处理不确定性预期方面取得进展，这与大脑处理奖励预期的方式相吻合。 这份2020年人工智能的认知神经基础白皮书展示了跨学科合作如何推动人工智能的发展，并揭示了大脑的复杂机制如何为构建更先进、更适应现实世界的人工智能提供灵感。"