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当前的人工智能 (AI) 模型通常专注于通过细致的参数调整和优化技术来提高性能。然而，这些模型背后的基本设计原则受到的关注相对较少，这可能会限制我们对它们的潜力和约束的理解。这篇全面的评论探讨了塑造现代 AI 模型（即脑启发式人工智能 (BIAI)）的各种设计灵感。我们提出了一个分类框架，将 BIAI 方法分为物理结构启发模型和人类行为启发模型。我们还研究了不同 BIAI 模型擅长的实际应用，强调了它们的实际优势和部署挑战。通过深入研究这些领域，我们提供新的见解并提出未来的研究方向，以推动创新并解决该领域当前的空白。这篇评论为研究人员和从业者提供了 BIAI 格局的全面概述，帮助他们发挥其潜力并加快 AI 发展的进步。
受大脑启发的人工智能
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