本篇文章给大家谈谈人工智能研究脑科学，以及人工智能 脑科学对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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当前脑科学中对什么研究最有意义
脑科学与人工智能的交叉科学正在研究热点。耶鲁大学心理学系教授，认知神经科学专家NicholasTurk-Browne长期以来将注意力作为研究重心，以此为突破口，深入研究了意识、思维、注意力等大脑的种种活动，提供了思维优化的多种可能。
计算神经科学能否成为未来人工智能的发展方向？
基本概念
人工智能：AI(ArtificialIntelligence)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科的交叉，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。
神经科学：神经科学指寻求解释精神活动的生物学机制，神经科学寻求在个体生长发育过程中的神经回路感知世界、反应生成、行为实现，以及从记忆中寻找曾经感知过的知觉、探寻的知觉对个体的影响等机理，其复杂程度远超过任何人们在其他生物学领域中曾经面对的问题。
AI与神经科学的研究核心
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究对象是智能操控，现阶段研究方法上是侧重于对复杂现象进行模拟仿真的“计算科学”。
神经科学更多地侧重于生物学意义上的神经活动的规律，解析包括思维、情感、智能等在内的高级神经活动的发生机制，而意识起源问题，则是神经科学的终极目标，研究方法上神经科学是以自然现象归纳为主的“实验科学”。
AI与神经科学的联系
对于神经科学与人工智能的关系，我们可以以一个闭环的水源和水流的概念去理解。人工智能的兴起，一方面源于科学技术的发展，另一方面则受神经科学领域成果的影响，在两者的关系之中，人工智能兴起于神经科学，并且人工智能的发展促进了神经科学领域的研究，而神经科学领域的进步又促进了人工智能的发展，在目前的技术层面下，两者形成一个闭环的发展关系，相互滋养、相互发展进步。
伴随着脑与神经科学、认知科学的进展使得人们在脑区、神经微环路、神经元等不同尺度观测的各种认知任务中，获取脑组织的部分活动数据已经实现，获知人脑信息处理过程也有了数据依据，并且多学科交叉的实验研究得出的人脑工作机制更具可靠性。因此，脑科学的发展，海量实验数据的有力支撑，有望为机器学习、类脑计算的突破提供现实依据以参考借鉴。
在神经科学基础研究阶段，人工智能可以辅助研究人员解析复杂的脑神经信号、脑神经图谱实验数据，构建和模拟大脑模型系统等。在转化应用阶段，人工智能还能加速脑科学成果的应用，例如大脑疾病诊断与新疗法成果的临床转化等。人工智能对神经科学发展的反哺或反馈作用也是客观存在的。
元学习——AI与神经科学的紧密结合
机器学习的主要优势在于能够识别复杂数据中的模式，尤其在涉及到分析人类的思想时。大脑发出的信号真的很复杂。随着机器学习的推进，神经科学家正在破解数十亿个大脑神经元协同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像通过检测血液流动的变化来测量大脑的活动，它每秒都能生成大脑活动的高维快照。使用机器学习来分析数据有助于发现大脑活动的方式，从而加快研究工作。
在机器学习里，我们会使用某个场景的大量数据来训练模型，比如：训练一个可以识别锦鲤图像的模型，我们需要大量的关于锦鲤的数据集，通过特定的算法程序实现对锦鲤图像的识别，然而一旦当场景发生改变，比如拿着一个可以识别锦鲤模型想要去识别海豹，模型就需要根据新的数据集重新训练。因此，元学习的概念应运而生。
元学习(MetaLearning)，具体指的是learntolearn，MetaLearning希望使模型获取一种“学会学习”的能力。使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务。如：
让Alphago(下围棋的)迅速学会下象棋让一个向日葵图片分类器，迅速具有分类其他物体的能力在机器学习中，训练单位是一条条数据，通过数据来对模型进行优化；
在元学习中，训练单位分两个层级，第一层训练单位是一种学习方法，元学习中要准备许多学习方法来进行学习，第二层的训练单位才是对应的一条数据。
现在AI的发展在数据层面的训练模型已经发展到了一定的高度，而学习方法层面训练模型构造——元学习技术突破的难点，就和人类的神经科学发展密切相关，人类同一类型下的事物就会比较容易上手，比如：你会JAVA编程，掌握了编程的基本思想，熟悉了面向对象的基本概念，那么上手Python将会比纯新手入门Python要容易得多，但现在的深度学习模型在遇到类似问题的时候，即使是很类似的情况也需要从0开始重新学习！这一人类智能和AI的差异就导致了meta-learning的产生。
现在的元学习大致可以分为以下4类：
基于优化的：其中最火的就是MAML，还有之前的Meta-LSTM等等。基于度量的：包括原型网络，孪生网络，匹配网络，关系网络。基于模型的：利用RNN网络和外部存储来实现“记忆”基于GNN即便元学习现在还处于发展初期，但机器学习对于神经科学领域的发展却已经逐步进入我们的生活。机器学习的主要优势在于能够识别复杂数据中的模式，尤其在涉及到分析人类的思想时，大脑发出的信号十分抽象，所需要采集的数据数量十分庞大，并且之间的关系十分复杂。随着机器学习的推进，神经科学家正在破解数十亿个大脑神经元协同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像通过检测血液流动的变化来测量大脑的活动，它每秒都能生成大脑活动的高维快照。使用机器学习来分析数据有助于发现大脑活动的方式，从而加快研究工作。
前景
人工智能与神经科学的发展可能会经过以下三个阶段：
第一个阶段是在人工智能初期发展的影响下，解决一些神经科学基础实验数据的处理，进而加快神经科学领域发展进程，在这一阶段人工智能和大数据技术是神经科学发展的“加速器”年，等到神经科学将迎来第一轮重大突破，在神经感知和神经认知理解方面出现突破性成果时，必然反哺、革新原有人工智能的算法基础和元器件基础，进而人类社会进入实质性类脑智能研究阶段。第二个阶段等待神经科学迎来第二轮重大突破之时在情感、意识理解方面出现颠覆性成果，开发出一个多尺度、整合、可验证的大脑模型理论，类脑智能进入全新阶段，并将推动人脑的超生物进化，神经科学和类脑智能学科融为一体，人类社会全面进入强人工智能时代。第三个阶段，随着技术的不断成熟，围绕神经科学和人工智能，特别是强人工智能，开始会衍生出许多科学理论和社会与伦理方面的问题。人工智能目前存在的问题源于对神经科学的了解程度有限，限制了设计中并无法充分考虑真实的大脑情况。但如果通过对人脑的逆向工程来揭示大脑的秘密，或许就能更好地设计出能同时处理多重信息流的计算设备，在高新技术计算模型的更新迭代之下，在神经科学领域的数据采集、数据处理下，在极大程度上能很好地帮助研究人员快速、有效、全面地掌握人脑神经的规律，进而颠覆性加速神经科学领域的发展，并且这个发展速度，是随着底层技术的不断提升而提升的。
如果人工智能高度发达了，用人工智能代替教师教授学生知识会有什么后果？
人工智能是近年来飞速发展的一项技术，已经应用在诸多领域，并形成了逐渐庞大的产业。当前非常火的天猫精灵，小杜音箱，小米小爱等等产品就是基于语音识别和分析的人工智能产品。我们国家也把人工智能技术作为未来产业升级和发展的一项重要战略。可以预见的是：未来，人工智能将替代很多人的工作，能极大地提高生产效率，同时也极大地便利人的生活。
对于利用人工智能来代替教师给学生们授课这一问题，我们首先从人工智能的本质来说起。
顾名思义，“人工智能”由两方面构成，一是人工，二是智能。前者很好理解，就是”人造”的，打个比方，就是人造的一个“大脑”。后者是指模拟，延伸和扩展人类的智能，它是建立在大量的数据支持和合理，先进的计算机算法基础之上，而这些就完全是人来完成的，没有人的思维和行为所积累的大量的数据，没有人设计的超强的算法，这个“智能”也就只能是“智障”，这也是很多人工智能产品让人感到不太友好，反应迟钝，答非所问，行为怪异的原因之一。随着大数据技术的发展和计算机软硬件的不断更新，这些现象才会逐渐消失。
在课堂上用人工智能来代替教师，就是看中了人工智能超强的记忆和计算能力。我们人的记忆是有限的，包括容量和时效的限制。人工智能就能完全突破这一点，好不夸张得讲，一台人工智能的机器可以存储人类有文明以来的所有知识，在课堂上，它就能充当一位全能教师，从小学到大学，从语数外到物化生，无所不能。但是，教学并不是单纯的灌输知识，不是单向的知识流的导出。人作为自然界最神奇的一种生物，是任何机器不可比拟的。教师的授课至少有以下几点是人工智能无法比拟的。
1.思维的发散性。人的思维具有发散性的特点，教师可以根据教学情况，将和所教授课程相关的很多知识串联起来，并形成比较，归纳和演绎，从而使得学生们能更加全面和深刻地理解知识，掌握知识。
2.反应能力。机器对外界的反应通过各种传感器来获知，再通过处理器处理，向执行器发出相应的指令。人的反应能力却比机器要强许多，这个强不是反应速度上的，而是反应内容上的。教师可以在课堂上，甚至学习和生活中，准确判断学生的学习情况，从而采取不同的措施，方法来实现高效的教学。
3.情感互动能力。人是感情动物，也是社会动物，教师在课堂教学的过程也是和学生情感交流的过程，一个眼神，一个表情，一个动作，甚至一个声音，都能与学生在情感和心灵上建立沟通。教师动作的快慢，语调的变化都是实时根据学生状态所作出的反应，关心、鼓励能激发学生的学习热情，良好的情感沟通也能提高学生对知识的理解和掌握。
4.观察力。机器可以看得更远，但不能看得更深。教师的观察力能洞悉学生的内心，学生外部表现，机器可以观察到，但是学生心理的变化，机器就望尘莫及了。好的教师往往能和学生们建立心灵的沟通，春风化雨般的情感交流，不仅了解到了学生的学习状况，更能洞察他们的内心世界。教授知识不是灌输知识点，更多的是将知识融入情感，让他们成为既有知识，又有完善人格和高尚道德的人。
如果用人工智能代替教师来给学生授课，那么我们就会看到
1.学生成了一个个存储设备，只是单纯的记忆各种知识，而不会灵活地运用知识，更何况，学生们也不一定能牢固地记忆住这些知识。教学是双向的，机器向学生灌输，还要看学生能不能接受。
2.学生对问题和解决变成了程式化的数据输出。他们的思维被程式化了，只会沿着既有的路径走，失去了发散思维，形象思维，成为一台台按程序执行的机器。打个比方，人工智能教给学生1+1=2，而学生们就不会有1+1>2的发散思维了。
3.人工智能没有感情，它教出来的学生，必然也如机器一般，僵化、呆板的性格，使他们变成了死记硬背、只会做题而不会创新的一个个同质化的产品。
一句话，人工智能只是模拟人的思维，并不能代替人的思维；人工智能只是对外部环境的反应，并不能通达人的内心；人工智能只是没有感情的机器，无法走进学生的内心。
当前脑科学中对什么最有意义研究
这个问题是这样的，当前脑科学中对人工智能最有意义研究，换句话说，如果人工智能有人脑的思维，那是具有划时代的意义的。
OK，关于人工智能研究脑科学和人工智能 脑科学的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。