在早期的几十年中，许多AI从业者在神经科学和心理学方面进行了很好的研究。它还启发了许多弱约束的分布式以满足作为AI计算模型的想法。信用分配问题可能是神经科学和人工智能领域最大的开放性问题之一。在AI中，这种信用分配问题在许多情况下通过多层计算的反向传播来解

本文为你介绍了第八届中国智能产业高峰论坛11 月17-18日论坛这两天的会议的精彩报告。100多年来有20多位科学家获得了脑科学方面的诺贝尔奖。神经系统的结构和功能，信息传递、神经细胞怎么传递，大脑认知和感知，还有其他的神经科学，这些领域的研究获得了多个诺

本文介绍了大众带来当下计算机视觉技术发展的全面解读，也为即将到来的计算机视觉峰会拉开序幕。人工智能 曾经只是一种存在于科幻领域的科技，而现在，研究实验室已经不断研发出了各种应用AI 的日常产品。AI技术的进步很大程度上得益于计算机视觉的发展。加标签的数据

促进人工智能发展的另外一个因素往往被人们忽略，即经验以及神经科学为人工智能的发展提供了灵感的源泉。最近，人工智能领域进展显著。心理学和神经科学在人工智能的发展中起到举足轻重的作用。但要知道，神经科学中的认知功能同样可以解决分类问题，从而对传统人工智能方法做

在过去的60多年中，AI的发展受到了神经科学和心理学的深刻影响，其中也受到了神经科学和心理学的启发。在早期的几十年中，许多AI从业者在神经科学和心理学方面进行了很好的研究。l 关于稀疏编码的研究工作是为了理解初级视觉皮层中定向边缘检测器，导致稀疏编码成为现

面对人类不断产生的新知识，人脑的认知速度已经很难跟上。加州大学伯克利分校的专家提出，在“脑机接口”技术基础上实现“脑-云”接口，将人的大脑与互联网相连，打造一个“集体大脑”，实现对全人类共同知识的实时共享和获取。目前距离这一目标还有几十年的时间。在1900

可解释性是深度神经网络的最大挑战之一，尤其是对处理图像等非结构化数据集的神经网络而言是非常难的。换句话说，理解图像分类模型是如何构建其认知，是很困难的。虽然图像分类模型已被证明比人类等效系统更有效，但由于缺乏可解释性，限制了其适用程度。因为我们无法审计或有

人工智能发展早期的许多启发来自于神经科学，神经科学也从人工智能研究者的理论和模型中受益良多。将二者结合起来，互相学习，互相汲取灵感，形成良性循环，或对二者的持续发展产生积极影响。人工智能的最新进展引人注目。人工系统在 Atari 视频游戏、古老的棋类游戏围

麻省理工学院的研究人员利用机器学习算法中的深度神经网络，创造出了第一个可以在识别音乐类型等听觉任务上模拟人类表现的模型。该模型由许多信息处理单元组成，通过输入大量的数据来训练此模型，以完成特定的任务。麻省理工学院研究生Alexander Kell和斯坦福大

本文讲述了 HBP 计划的一个子项目：神经机器人技术，它的功能不仅在于模拟人脑的某些功能，还要模拟人脑的效能。实际上，这是 HBP 的核心使命之一。HBP是欧盟赞助 14 亿美元、为期10 年的项目，旨在大幅推动神经科学、计算机科学以及大脑相关的医学的发展

我一直觉得 David Marr 有点像是「神经科学里的图灵」。the computational level: 这个系统的目标是什么?机器和大脑有根本性的区别;机器的使命是解决一个问题，做到最好、最快、最省;大脑的使命是，在未出生之前，就用一个答案去面对

前不久，据华尔街日报报道， Uber在一宗无人车的测试过程中，造成了一名行人死亡的严重交通事故，除此之外，环顾我们身边，苹果手机的虚拟个人助理Siri有时会无法识别我们在说什么；某些人脸识别支付应用也存在着一些安全问题。这些事件反映出来的一个情况是，目前