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引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
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43。D Kudihipiudi, Aguilar-Simon, J Babb, M Bazhenov, D Blackiston, J Bongard, AP Brna, St. Raja, N Cheney, M Levin, S Madireddy, S Manicka, Marjanine, B McNaughton, R Miiculainen, Z Navratilova, T Urbin, FJ Varo-Cuevas, GM van de Ven, JT Vogelstein，F Wang，R Weiss，Glosses，X Zou，H Segelmann（2022）机器自然智能4：1967-2
在体外神经元发育形态的半自动定量评估
成熟的神经元表现出其轴突和树突（统称为神经突）的广泛树皮化，以与相邻细胞形成功能连接并接收感觉信号。独特的神经元结构被认为会引起神经元的计算能力（Cuntz，Borst，＆Segev，2007; Ferrante，Migliore和Ascoli，＆Ascoli，2013; Kanari等人。，2018年； Van Elburg＆van Ooyen，2010年； Zomorrodi，Ferecsk´o，Kov´acs，Kréoger和Timofeev，2010年）。In addition, morphological differences between neuronal cell types are thought to result in their functional differences ( Khalil, Farhat, & Dl otko , 2021 ; Krichmar, Nasuto, Scorcioni, Washington, & Ascoli , 2002 ; Mainen & Sejnowski , 1996 ; Schaefer, Larkum, Sakmann, & Roth , 2003 ; Vetter, Roth, & h ausser，2001年）。在体外原发性神经元中这种关键结构的发展过程中，几种形态学变化已被归类为不同的阶段，这些阶段可以定性地描述（Dotti，Sullivan，＆Banker，1988； Powell，Rivas，Rodriguez-Boulan，＆Hatten，＆Hatten，＆Hatten，1997; Tahirovic＆Bradke＆Bradke，2009年）。
第一个数字学习和在线教育论坛（2024）
本演讲将证明AI通过变压器如何在核心认知过程中提高限制，例如注意力，合成和保留。这些见解将使您可以更有效地使用AI来脚手架和加速自己的学习。毕竟，生成的AI可以做更多的事情来推动我们的学习，而不仅仅是回答问题（尽管可能很重要！）。生成的AI本质上是一位老师 - 但是，如果您知道其特性有时与人脑的工作方式相似，有时与有时与众不同，则可以教授更好。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。 奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。 她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。 与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。 奥克利博士一生都在广泛冒险。 她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。奥克利博士一生都在广泛冒险。她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。她的书包括“罕见的有义务教学”（企鹅兰登书屋2021），一种数字的思想：如何在数学和科学上脱颖而出（即使您屈服了代数），（Penguin，2014年）； Mindshift：打破学习和发现您隐藏潜力的障碍（Penguin，2017年）；并学习学习方法：如何在学校中取得成功而无需花费所有时间学习；儿童和青少年指南（企鹅，2018年）。她还曾在南极洲南极车站担任交流专家，并曾在白令海船上担任俄罗斯翻译人员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。
使用移动脑电图和眼动追踪捕捉现实世界中的认知事件
移动大脑和身体成像 (MoBI；Gramann 等人，2011) 研究方法的出现提供了前所未有的机会，可以脱离人工实验室环境，直接在现实环境中研究认知过程 (De Vos、Gandras 和 Debener，2014；Gramann、Jung、Ferris、Lin 和 Makeig，2014；Makeig、Gramann、Jung、Sejnowski 和 Poizner，2009)。在过去十年中，传感器微型化技术取得了进展，提高了研究级身体和神经成像硬件的便携性 (Mcdowell 等人，2013)，从而允许在实验室外长时间记录大脑数据 (Hölle、Meekes 和 Bleichner，2021)。更确切地说，移动 EEG 和移动眼动追踪 (ET) 开辟了新的研究途径，可以更好地了解人们在现实世界中的思维和行为方式。利用此类移动研究方法所带来的激动人心的前景激发了人们对开发新型信号处理方法的兴趣（Reis、Hebenstreit、Gabsteiger、von Tscharner 和 Lochmann，2014 年）。总之，这些发展使得人们能够直接在自然环境中研究人类认知（Ladouce、Donaldson、Dudchenko 和 Ietswaart，2017 年），以解决广泛研究领域的基础和应用问题，例如体育科学（Park、Fairweather 和 Donaldson，2015 年）、建筑（Djebbara、Fich 和 Gramann，2019 年）和城市规划（Birenboim、Helbich 和 Kwan，2021 年）、神经人体工程学（Gramann 等人，2021 年；Dehais、Karwowski，
神经影像学和电生理学中动态 FC 估计的稳定性：解决方案和限制
* 通讯作者 临床医学系，功能整合神经科学中心，奥胡斯大学，Universitetsbyen 3，8000 奥胡斯，丹麦。 dvidaurre@cfin.au.dk 摘要 能够绘制大脑活动的时空组织是进一步了解人类认知基础的重要一步。这激发了人们对时变功能连接 (FC) 方法的兴趣，该方法旨在描述整个大脑区域之间统计耦合的演变。神经影像学和电生理学中已经提出了几种方法来表征时变 FC。这些方法经常被忽视的问题是，即使对于相同的数据，它们的估计在推理运行过程中也常常不稳定；也就是说，不同的运行会产生不同的结果。但为了与行为建立有意义的关系，估计必须是稳健且可重复的。我们专注于时变 FC 的生成模型隐马尔可夫模型 (HMM)，提出了两种解决此问题的方法。首先，我们考虑多次运行推理，根据衡量数据适应度和模型简单性（此处为自由能）的定量指标对运行进行排名，并选择得分最高的模型。其次，我们引入了一种新方法，称为连接主成分分析 (PCCA)，该方法通过将不同的估计值重构为稳定的潜在时变 FC 模式，明确利用 HMM 推理的多变性。我们在两个独立的 fMRI 和 MEG 数据集上讨论和比较了这些方法，显示了它们在多大程度上提高了标准时变 FC 估计的稳定性。关键词：估计噪声；隐马尔可夫模型；连接主成分分析；时变 FC；可复制性；可重复性 1. 简介 大脑功能架构的一个重要方面是如何将不同区域组合成功能网络，以及这些网络如何在许多空间和时间尺度上动态组织 (Laughlin and Sejnowski, 2003)。映射这些功能关系最广泛使用的指标之一是功能连接 (FC)，它是衡量大脑区域对之间统计依赖关系的指标 (Friston, 1994)。最近，对这些相互依赖关系的时间属性的探索揭示了 FC 在会话内存在有意义的波动，这两者都来自功能性磁共振成像 (fMRI；Fornito 和 Bullmore, 2010；Karapanagiotidis 等人，2020；Liégeois 等人，2019；Lurie 等人，2020；Vidaurre 等人，2021、2018、2017；Xie 等人，2018)。不幸的是，部分由于用于估计随时间变化的 FC 的分析工具种类繁多及其固有的局限性（Dafflon 等人，2022 年），跨研究比较结果并不总是那么容易。我们在这里关注的问题是估计噪声。任何推理依赖于优化过程的方法，例如隐马尔可夫模型 (HMM)，即使我们使用相同的数据，在推理过程中也会发生变化。也就是说，估计可能会不稳定，具体取决于数据量和模型复杂性等因素 (Vidaurre et al., 2019)。对于更简单的方法也是如此，例如独立成分分析 (ICA；Beckmann
回顾人工智能（AI）的工作作为......
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。
语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。