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人工智能 (AI) 和神经科学的最新进展令人印象深刻。在人工智能领域，这包括开发可以击败围棋大师或在癌症检测方面胜过人类放射科医生的计算机程序。这些技术发展中的很大一部分与人工神经网络的进步直接相关——最初受到我们对大脑如何进行计算的认识的启发。与此同时，神经科学在理解大脑方面也取得了重大进展。例如，在空间导航领域，有关认知图（空间的内部表示）的神经计算机制和大脑区域的知识最近获得了诺贝尔医学奖。神经科学最近的大部分进展部分归功于技术的发展，该技术用于以极高的时间和空间分辨率记录动物行为中大脑多个区域的大量神经元。随着这些技术使我们能够收集大量数据，人们对人工智能与神经科学的交叉点的兴趣日益浓厚，其中许多交叉点涉及使用人工智能作为探索和分析这些大型数据集的新工具。但是，鉴于共同的初始动机点——了解大脑——这些学科可以更紧密地联系在一起。目前，这种潜在的协同作用大部分尚未实现。我们认为空间导航是这两个学科可以融合以促进我们对大脑的了解的绝佳领域。在这篇评论中，我们首先总结了空间导航和强化学习的神经科学进展。然后，我们将注意力转向讨论如何使用描述性、机械性和规范性方法对空间导航进行建模，以及在这些模型中使用人工智能。接下来，我们讨论人工智能如何推动神经科学的发展，神经科学如何推动人工智能的发展，以及这些方法的局限性。最后，我们重点介绍了一些有前景的研究方向，其中空间导航可以成为神经科学和人工智能的交汇点，以及这如何有助于促进对智能行为的理解。
空间导航的神经科学及其与人工智能的关系
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