新型統計方法的使用和計算機計算能力的增長一直被歸結為人工智能進步的重要因素,但是實驗神經科學和理論神經科學的貢獻也不應當被忽略。傳統的人工智能都是基于邏輯的方法和基于理論數學的模型所主導,但神經科學可以通過識別對認知功能中很關鍵的生物計算類別進行補充。由于知識的雙向交互特性,人工智能研究者從神經科學中汲取思想來建立新的技術,神經科學家從人工智能體的行為中學習,以更好地解釋生物大腦——如果這兩個領域要持續地借助彼此的思想發展,并創建一個良性循環,那么這種一來一往的啟發是必須的。
網絡安全和信息化2017年9期
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5《工業微生物》2024年1期
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7《世界博覽》2024年21期
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