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人工智能在过去的几年里取得了很大的进步。人工智能带来了很多方面的变化，从虚构背景到渗透到人们的日常生活。这些进步是各种因素的产物，包括新统计方法的应用和计算能力的增强。然而，根据DeepMind 2017年的报告，《神经元》杂志的《观点》认为，人们经常轻视实验和理论神经科学对思想的贡献和使用。
这份DeepMind报告的研究人员认为，将灵感神经科学用于人工智能研究有两个重要原因。首先，神经科学可以帮助验证现有的AI技术。他们说：“简单地说，如果我们发现一个人工算法模仿了大脑中的功能，这表明我们的方法可能是正确的。”其次，神经科学可以为人工脑构建中使用的新算法和架构提供丰富的灵感来源。历史上，传统的人工智能方法一直被基于逻辑的方法和纯数学模型所控制。
此外，在最近的一篇博文中，DeepMind提出，通过奖励进行学习时，人脑与AI学习方法密切相关。
计算机科学家开发了人工系统中强化学习的算法。这些算法使人工智能系统能够在没有外部指导的情况下学习复杂的策略，而是由奖励预测来指导。
正如本文所指出的，计算机科学的最新发展(在强化学习上的表现有了显著提高)可能会对大脑中几种以前无法解释的奖励学习的特征提供深刻而简单的解释，并开辟一条进入大脑多巴胺系统的新研究途径，对学习和动机障碍有潜在的影响。
DeepMind发现，大脑中的多巴胺神经元被调节到不同程度的悲观或乐观。如果他们是一个合唱团，他们不会都唱同样的音符，而是和谐统一的——每个人都有同样的声音，比如低音和高音歌手。在人工强化学习系统中，这种多样化的调整会产生更丰富的训练信号，大大加快了神经网络的学习速度。研究人员推测，大脑可能出于同样的原因使用它。
大脑中分布式强化学习的存在对人工智能和神经科学有着有趣的意义。首先，这一发现验证了分布式强化学习——它增强了研究人员对AI研究走上正轨的信心，因为该算法已经被用于他们所知的最智能的实体：大脑。
因此，人工智能和神经科学的智能共享框架将使科学家能够建造更智能的机器，并使它们更好地理解人类。这种双方合作的驱动力可能会扩大人们的认知能力，弥合人与机器之间的鸿沟。
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