神经科学会成为人工智能“超进化”的关键吗( 六 ) 人工智能会取

此外，神经科学助力人工智能，在人工智能重大技术领域也有几个方向。例如，构建统计关联与特征关联相结合的新型学习理论，实现“知识驱动”与“语义驱动”关联统一；构建融合深度学习与强化学习、演化计算、主动学习、毕生学习等仿生和自然计算理论的新型理论框架；实现大规模并行神经网络、进化算法和其他复杂理论计算；具有自主学习能力的通用性人工智能系统等。

未来两者深度融合大有可为

那么，深度融合神经科学的人工智能将会发生什么变化呢？

对此，王小理认为，目前神经科学与人工智能的融合，只占生物大脑计算原理的冰山一角。准确预见未来人工智能将如何发展很难，但如果洞察神经科学、人工智能的学科发展规律和人类经济社会发展大趋势，粗略勾勒未来发展阶段还是可能的，这对于找准创新突破口，明确创新主攻方向非常关键。这也是包括我国在内开展相关脑科学预测和技术预见的初衷之一。