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原標(biāo)題：Nature子刊評(píng)論：大腦對(duì)算法的獨(dú)特理解，我們是否能夠理解神經(jīng)算法到底是什么？
關(guān)鍵字：神經(jīng),模型,大腦,報(bào)告,算法
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6594字

內(nèi)容摘要：

來(lái)源：腦機(jī)接口社區(qū)
不同學(xué)科對(duì)大腦的理解各不相同，這對(duì)我們描述大腦功能的能力提出了挑戰(zhàn)。
美國(guó)桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(Sandia National Laboratories，SNL)計(jì)算研究中心神經(jīng)探索與研究實(shí)驗(yàn)室的研究人員在《Nature Communications》發(fā)表題為《The brain’s unique take on algorithms》的 Comment。
在這篇評(píng)論中，研究人員討論了橋接自上而下算法和自下而上物理方法的新興理論計(jì)算框架，如何適合于指導(dǎo)神經(jīng)計(jì)算技術(shù)（如神經(jīng)形態(tài)硬件和 AI）的發(fā)展。此外，研究人員討論了如何需要這種平衡的視角來(lái)納入神經(jīng)生物學(xué)細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)對(duì)于描述心理健康和神經(jīng)系統(tǒng)疾病中的神經(jīng)計(jì)算中斷至關(guān)重要。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-40535-z
了解大腦計(jì)算的基礎(chǔ)對(duì)于推進(jìn)計(jì)算和治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病至關(guān)重要。盡管現(xiàn)代 AI 取得了越來(lái)越多的成功，但生物智能仍然是無(wú)與倫比的，并且在許多認(rèn)知任務(wù)中的能源效率要高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。與此同時(shí)，一些腦部疾病可以被視為計(jì)算疾病，我們未來(lái)治療它們的能力要求

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作者簡(jiǎn)介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)