從復雜神經動力學到智能涌現：基于神經復雜性的類腦人工智能

AIGC動態1年前 (2024)發布人工智能學家

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原標題：從復雜神經動力學到智能涌現：基于神經復雜性的類腦人工智能
關鍵字：大腦,神經元,神經,神經網絡,人工智能
文章來源：人工智能學家
內容字數：28323字

內容摘要：

導語大腦是由幾百億個神經元結合而成的復雜系統，涌現出復雜的神經動力學。大腦的結構和動力學特征如何幫助實現高效的信息處理和計算功能，涌現出高度的智能？大腦作為演化過程中受到多種限制的生物智能系統，如何啟發實現更先進的人工智能？模仿大腦的人工神經網絡如何反過來幫助理解大腦的神經表征和計算原理？
在集智俱樂部「計算神經科學」讀書會，香港浸會大學物理系教授周昌松做了主題為《神經科學與機器學習交叉路線圖》的分享，解讀了神經科學與人工智能交叉方向的一系列研究，認為復雜性是實現高級智能的關鍵，真正的高級智能可能隱藏在復雜性之中，希望神經動力學、物理科學和學習理論等多學科的研究可以幫助促進這一領域的發展，從生物神經系統中汲取靈感，突破現有人工智能面臨的挑戰，基于神經復雜性實現更高級的智能。讀書會回放視頻現已上線，希望深入了解的朋友請參看文末讀書會詳情。關鍵詞：神經科學，復雜神經動力學，神經網絡，機器學習，類腦人工智能來源：集智俱樂部
講者：周昌松
整理：馮思同，Nora
編輯：梁金目錄引言
1. 腦神經網絡概述
2. 大腦可被認為是訓練/學習過的網絡：復雜的結構-功能-行為關系
3.機器學習 vs.

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