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从历史上看，神经科学原理对人工智能 (AI) 产生了重大影响，例如感知器模型（本质上是生物神经元的简单模型）对人工神经网络的影响。最近，人工智能的显著进展，例如强化学习的日益普及，往往似乎与认知神经科学或心理学更加一致，侧重于相对抽象层面的功能。与此同时，神经科学即将进入大规模高分辨率数据的新时代，似乎更专注于潜在的神经机制或架构，而这些机制或架构有时似乎与功能描述相去甚远。虽然这似乎预示着新一代人工智能方法将源于对人工智能神经科学的更深入探索，但实现这一目标的最直接途径尚不清楚。在这里，我们讨论了这两个领域之间的文化差异，包括在利用现代神经科学进行人工智能时应考虑的不同优先事项。例如，这两个领域为两个非常不同的应用程序提供支持，有时可能需要相互冲突的观点。我们强调一些虽小但意义重大的文化转变，我们认为这些转变将极大地促进两个领域之间的协同作用。
跨越鸿沟：神经科学与人工智能之间的沟通挑战
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