从复杂神经动力学到智能涌现：基于神经复杂性的类脑人工智能

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原标题：从复杂神经动力学到智能涌现：基于神经复杂性的类脑人工智能
关键字：大脑,神经元,神经,神经网络,人工智能
文章来源：人工智能学家
内容字数：28323字

内容摘要：

导语大脑是由几百亿个神经元结合而成的复杂系统，涌现出复杂的神经动力学。大脑的结构和动力学特征如何帮助实现高效的信息处理和计算功能，涌现出高度的智能？大脑作为演化过程中受到多种限制的生物智能系统，如何启发实现更先进的人工智能？模仿大脑的人工神经网络如何反过来帮助理解大脑的神经表征和计算原理？
在集智俱乐部「计算神经科学」读书会，香港浸会大学物理系教授周昌松做了主题为《神经科学与机器学习交叉路线图》的分享，解读了神经科学与人工智能交叉方向的一系列研究，认为复杂性是实现高级智能的关键，真正的高级智能可能隐藏在复杂性之中，希望神经动力学、物理科学和学习理论等多学科的研究可以帮助促进这一领域的发展，从生物神经系统中汲取灵感，突破现有人工智能面临的挑战，基于神经复杂性实现更高级的智能。读书会回放视频现已上线，希望深入了解的朋友请参看文末读书会详情。关键词：神经科学，复杂神经动力学，神经网络，机器学习，类脑人工智能来源：集智俱乐部
讲者：周昌松
整理：冯思同，Nora
编辑：梁金目录引言
1. 脑神经网络概述
2. 大脑可被认为是训练/学习过的网络：复杂的结构-功能-行为关系
3.机器学习 vs.

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