机构名称：
¥ 1.0
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法，就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面，大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源，而且如果发现某些算法可用于大脑，它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面，人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而，人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习，顾名思义，该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为（作为来自周围环境的反馈）来学习实现所需奖励的最佳行为（Hassabis 等人，2017 年）。虽然 RL 已广泛用于研究目的，以增进我们在神经科学领域的理解，但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用（Maia 和 Frank，2011 年）。经过数十年的传统治疗，科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异，这一概念被称为“精准医疗”。此外，在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异，以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制，这一方向称为“个性化
采用闭环方法实现实时 EEG–TMS 脑状态调节
主要关键词
相关文件推荐
