神经科学与人工智能的渊源可追溯至计算机时代早期。彼时，神经科学为人工智能算法与架构提供了原始灵感，从神经网络的基本模型到卷积神经网络的层级结构，皆源于对哺乳动物视觉皮层的实验观察。这种“模拟脑”的路径推动了深度学习崛起，使AI在图像识别、语音处理等领域取得突破。
然而，传统深度学习依赖大量标注数据，且模型可解释性不足。神经科学的新发现为突破瓶颈提供了关键线索。例如，海马区的情景记忆机制启发了深度强化学习中的经验回放技术，使DQN算法在复杂环境中高效学习；前额叶的工作记忆模型则催生了微分神经计算机，通过分离序列控制与记忆存储，提升了AI处理动态任务的能力。
当前，AI发展正从“模拟感知”迈向“认知智能”。神经科学揭示的注意机制、持续学习等原理，推动AI向更接近人类认知的方向演进。例如，借鉴大脑的模块化结构，AI系统可针对不同任务激活特定神经网络，提升效率；基于神经元发放的随机性，Dropout算法增强了模型鲁棒性。
未来，神经科学与AI的融合将更深入。通过逆向工程大脑信息处理机制，有望构建具备自主学习、迁移学习能力的通用AI系统，真正实现从“模拟脑”到“理解脑”的跨越。
版权声明:本文仅代表作者观点，不代表人工智能资讯网立场。
本文系作者授权人工智能资讯网发表，未经许可，不得转载。
