贝叶斯脑计算与能原理：Karl Friston访谈 | NSR

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原标题：贝叶斯脑计算与能原理：Karl Friston访谈 | NSR
关键字：尺度,模型,神经,大脑,智能
文章来源：人工智能学家
内容字数：8311字

内容摘要：

采写：卢文联｜（复旦大学类脑智能科学与技术研究院教授）能原理蕴含了“贝叶斯大脑”假设，该假设可以通过相关领域提出的许多方案来实现。多模态脑影像和能最小化的结合在揭示大脑复杂动力学和理解不同脑区之间的相互作用方面展现出前景。脑计算的贝叶斯机制为理解真实（神经仿真）智能提供了一条独特的途径，更重要的是，它指向了脑科学启发的智能的发展。
NSR 采访了一位在理论神经科学和脑成像领域具有权威的顶尖科学家——统计参量映射 (SPM)、体素级形态测量 (VBM) 和动态因果建模 (DCM) 的发明者Karl Friston。Friston还因能原理和主动推理等应用对理论生物学的贡献而闻名。Friston目前担任Wellcome Trust神经影像中心科学主任、伦敦大学学院 Queen Square 神经病学研究所教授以及英国国家神经病学和神经外科医院名誉顾问。
本访谈文章收录于《国家科学评论》（National Science Review,
NSR）“人类大脑计算与类脑智能”专题。
Karl Friston 教授是理论神经科学和脑成像领域的权威科学家。(照片由Friston教授提供)

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