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艾哈迈达巴德摘要：- 神经科学和人工智能 (AI) 领域有着悠久而交织的历史。然而，近年来，这两个领域之间的交流和合作变得不那么传统了。在本文中，我们讨论了更好地理解生物大脑可能在构建智能机器方面发挥至关重要的作用。然而，我们调查发现，人工智能和神经科学领域之间的历史互动强调了人工智能的当前进展，这些进展受到人类和其他动物神经计算研究的启发。我们通过强调主题来得出结论，这些主题一直是推动这两个领域未来研究的关键。过去几十年，自动化技术取得了重大进展，如今系统化了以前需要人类身体和心理能力的各种任务。尽管如此，一些重要的问题领域仍然存在，我们目前的机器和计算机还无法处理。一些突出的例子是涉及“现实世界”感知、情况评估和决策任务的应用程序。最近，研究人员建议使用“类脑人工智能”的概念，即受人类或动物大脑功能原理启发的概念，以进一步解决这些领域的问题。本文讨论了类脑人工智能在创新自动化解决方案中的潜力，并回顾了与维也纳技术大学 ICT 智能自动化小组共同开发的多种方法，这些方法针对“现实世界”感知、情况评估和决策等主题，用于构建自动化环境和自主代理。此外，通过一个具体的例子展示了这些发展如何有助于推动脑科学领域的技术进步。近年来，一些研究已经深入了解了大脑的功能，大脑由神经元组成，并通过突触相互连接形成网络。神经网络由相互连接的神经元系统形成，主要有两种类型，即人工神经网络 (ANN) 和生物神经网络 (互连的神经细胞)。ANN 在计算上受到人类神经元的影响，并用于模型神经系统。 ANN 的推理基础在医学领域（如即时医生、电子鼻、模式识别和模型生物系统）的差异检测中非常有用。人工智能领域的先进研究用于研究人类大脑的结构，试图通过研究大脑来建立系统模型，而不是着眼于大脑模型技术。本研究探讨了 ANN 作为生物神经元模拟器的概念及其应用领域。它还通过将神经网络与当代计算机及其现代实现进行比较，探讨了为什么需要类脑智能以及它与计算框架有何不同。 关键词——人工神经网络、人工智能、类脑人工智能、认知自动化、机器感知、识别和决策。 I 引言 近代以来，神经科学和人工智能（AI）相关领域取得了迅速发展。在计算机时代的黎明，人工智能的工作与神经科学和心理学密不可分，许多早期的先驱者在这两个领域都有所重叠，这些学科之间的合作被证明是非常富有成效的（Church land 和 Sejnowski，1988；Herb，1949；Hinton 等人，1986；）[1][2][3]。然而，随着这两个学科在计算方面都得到了巨大的发展，这种互动每天都在减少。
回顾人工智能（AI）的工作作为......
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