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人工智能与神经科学，这两个看似相隔甚远的学科，实际上有着非常紧密的联系。
这两个领域的协作是一定的。

正如DeepMind认为的那样：在如此多的短长关系下，目前神经科学领域和人工智能结合的需求比以往任何时候都更加急迫。
本文将从两个方面磋商这个主题：神经科学如何启示人工智能，以及人工智能如何推进神经科学。

神经科学如何启示人工智能

神经科学在人工智能的发展史上扮演了关键角色，它一贯是构建人工智能的灵感来源。
一样平常有两种路径：第一，仿照人类的智力，第二，建立仿照大脑构造的神经网络。

仿照人类智能的人工智能系统。

比来人工智能取得了惊人的进步，例如:

· 赛过最强星际争霸玩家的***游戏

· 比年夜夫更快更好地检测乳腺癌

· 可靠的工具识别，例如特斯拉的自动驾驶汽车

这些机器能够比人类更好地实行任务和解决问题，实现与人类相媲美乃至超过人类的性能。
但是，无论看起来多么惊人，它们的设计意图都不过是物善其用罢了，我们间隔建立真正的AI天下还有几十年的韶光。

只管思想前辈，性能优胜，这些人工智能系统在主要方面与人类智力有所不同。
为了让机器像人一样学习或思考，它还须要能够：

· 阐明以及理解问题

· 通过学习来获取知识

· 将知识利用到新的任务和情形中

在KAIST的一项研究中，研发职员探究人类元强化学习的打算和神经机制，创造人类在做决定时，可以适应繁芜性和不愿定性。

研发职员希望建立能够像人类一样做出决策，并以人类的办法办理问题的模型。
他们的创造打开了这样一种可能性：技能的进步可能有助于制造出更像人类的机器。

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人们希望能制造真正像人类一样学习和思考的机器。
就像纵然蒙着眼睛，我们仍旧可能弹好吉他。
但如果换成AI，其表现可能会大打折扣。

建立仿照大脑构造的神经网络。

人脑包含大约860亿个神经元，每个神经元都与其他神经元相连。
生物神经元是细胞：当一个神经元激活时，它会产生一个棘波，并向其他神经元发送旗子暗记。

我们从人脑构造中吸取了灵感，设计出了本日的神经网络。
神经网络中神经元的思想与大脑中的生物神经元具有相似的特色。

与人脑一样，机器学习神经网络也由相互连接的神经元组成。
当一个神经元吸收到输入时，它就会激活，并将信息发送给其他神经元。

人脑的可塑性让我们每次学习新的东西，都是在创造和加强神经元之间的联系。
熟能生巧便是基于这样的事理。

同理，向神经网络输入大量数据时，它也会学习。
神经网络上的每个连接都与一个权重干系联，权重决定了神经元之间的主要性。
在演习过程中，权重相应地调度，以加强或削弱神经元之间的联系。

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例如，当我们看一张猫的照片时，我们知道这是一只猫，由于我们在生活中见过足够多的猫。
同样，如果给神经网络供应足够多的猫图像，它就会开始识别猫。

在理解神经科学如何启示人工智能模拟人类智力、构建模拟大脑构造的神经网络后，反过来看看，人工智能又会如何推进神经科学。

人工智能如何推进神经科学

人工智能正在迅速成为神经科学中的一个宝贵的工具，它有助于理解人脑的事情事理，并加速神经科学的发展。

人工智能加速神经科学的发展和创造。

机器学习的紧张上风在于能够识别繁芜数据中的模式，尤其在涉及到剖析人类的思想时。
大脑发出的旗子暗记真的很繁芜。
随着机器学习的推进，神经科学家正在破解数十亿个大脑神经元协同事情的秘密。

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功能性磁共振成像通过检测血液流动的变革来丈量大脑的活动，它每秒都能天生大脑活动的高维快照。
利用机器学习来剖析数据有助于创造大脑活动的办法，从而加快研究事情。

机器学习还有助于开拓以前认为不可能的运用程序。
韩国大学设计了一个掌握下肢外骨骼的实验，测试者可以通过盯着闪烁的灯光集中把稳力来掌握外骨骼。

人工智能有助于理解人脑的事情事理。

神经科学家正在研究人脑如何思考以及如何掌握身体移动。
通过理解大脑，我们可以更好地诊断精神疾病，并使残疾人提高运动能力。

AI系统的进步可以帮助神经科学解开大脑的秘密能，神经科学家和研究职员可以利用AI建立更好的模型来仿照人脑。

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神经网络扮演着“虚拟大脑”的角色，获取人类大脑的表现。
这些虚拟大脑可以产生神经活动模式，类似于从大脑记录下来的模式。
有了这些模式，神经科学家可以在进行实际测试之前，测试假设并不雅观察仿照结果。

然而，AI系统的事情办法与人类大脑有着寰宇之别。
神经网络只是大脑事情办法的一个粗略仿照，它将神经元建模为高维矩阵中的数字。
但实际上，人类大脑是一个繁芜的生物机器，须要化学反应和脑电活动。
这正是人类差异于机器的地方。

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由此可见，一方面，人脑是构建AI的紧张灵感，人工智能研究职员利用神经科学的观点来构建新的算法；另一方面，人工智能也加速了神经科学的研究，神经科学家可以通过AI来阐明人类大脑。
毫无疑问，这两个学科在未来将会联手发展，相互促进，笔者对此抱有非常乐不雅观的态度。

末了再次回到DeepMind的不雅观点：我们敦促神经科学和人工智能的研究职员找到一种共同措辞，许可知识的自由流动，这有助于两种领域的持续进步。

关于二者的未来，让我们拭目以待。

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