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原標(biāo)題：貝葉斯腦計算與能原理：Karl Friston訪談 | NSR
關(guān)鍵字：尺度,模型,神經(jīng),大腦,智能
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8311字

內(nèi)容摘要：

采寫：盧文聯(lián)｜（復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院教授）能原理蘊含了“貝葉斯大腦”假設(shè)，該假設(shè)可以通過相關(guān)領(lǐng)域提出的許多方案來實現(xiàn)。多模態(tài)腦影像和能最小化的結(jié)合在揭示大腦復(fù)雜動力學(xué)和理解不同腦區(qū)之間的相互作用方面展現(xiàn)出前景。腦計算的貝葉斯機制為理解真實（神經(jīng)仿真）智能提供了一條獨特的途徑，更重要的是，它指向了腦科學(xué)啟發(fā)的智能的發(fā)展。
NSR 采訪了一位在理論神經(jīng)科學(xué)和腦成像領(lǐng)域具有權(quán)威的頂尖科學(xué)家——統(tǒng)計參量映射 (SPM)、體素級形態(tài)測量 (VBM) 和動態(tài)因果建模 (DCM) 的發(fā)明者Karl Friston。Friston還因能原理和主動推理等應(yīng)用對理論生物學(xué)的貢獻而聞名。Friston目前擔(dān)任Wellcome Trust神經(jīng)影像中心科學(xué)主任、倫敦大學(xué)學(xué)院 Queen Square 神經(jīng)病學(xué)研究所教授以及英國國家神經(jīng)病學(xué)和神經(jīng)外科醫(yī)院名譽顧問。
本訪談文章收錄于《國家科學(xué)評論》（National Science Review,
NSR）“人類大腦計算與類腦智能”專題。
Karl Friston 教授是理論神經(jīng)科學(xué)和腦成像領(lǐng)域的權(quán)威科學(xué)家。(照片由Friston教授提供)

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作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)