Nature论文 “浅脑理论”：深度神经网络或许不是下一代AI的核心架构？

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原标题：Nature论文 “浅脑理论”：深度神经网络或许不是下一代AI的核心架构？
关键字：皮质,皮层,区域,丘脑,结构
文章来源：人工智能学家
内容字数：13092字

内容摘要：

导读：最新的神经科学研究挑战了传统的认知，提出了“浅层大脑”假说，颠覆了传统对大脑层级结构的理解。相较于深度学习和预测性编码，这一新理论认为大脑架构更为扁平，每个脑区都能直接与亚皮质结构相互作用，形成大规模的并行计算单元。从感知到运动，甚至意识，各脑区都在这个浅层网络中发挥着重要作用。这项新理论可能为人工智能领域带来革新，从而为未来智能系统的发展提供新的启示。本文总结：
解剖大脑后分析大脑的连接特性发现，我们强调深度学习和预测编码虽然是目前AI的主流，但神经生物学的证据表明分层结构可能并非神经处理的核心。
浅脑假设认为大脑具有浅层结构，由大量并行的递归神经网络组成，每个网络不仅向亚皮层区域投射，而且具有高度复杂的微电路，从而能够利用浅的皮质-亚皮质回路和皮质层次结构之间的“横向”形成的计算能力进行快速而强大的计算。
浅层大脑结构的基本单元是一个包含L5p神经元的单一丘脑-皮层-亚皮层回路。
浅脑假说模型有三个潜在的优点：局部学习，速度和灵活可拆解的跨层次特征表达方式。
浅脑理论和Jeff的A Thousand Brains有些许相似之处(https://www.numenta.com/

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