每经编辑｜陈瑞培    

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当硅基智(zhi)慧邂逅碳(tan)基奇迹：F11CNN实(shi)验室(shi)2024，一(yi)场(chang)关(guan)乎(hu)“智能(neng)”本(ben)质的史诗(shi)级(ji)探(tan)索(suo)

2024年的钟(zhong)声(sheng)敲响，对于(yu)F11CNN实验室研(yan)究所(suo)而言，这(zhe)不仅仅(jin)是一(yi)个(ge)时(shi)间节点，更是一次(ci)振(zhen)翅高(gao)飞(fei)的冲(chong)锋号角(jiao)。今(jin)年，我们(men)正式启动(dong)一(yi)项意义(yi)非凡的(de)重(zhong)大科(ke)研(yan)项(xiang)目，其(qi)核(he)心(xin)聚(ju)焦于两(liang)个被誉(yu)为(wei)21世纪(ji)最激(ji)动(dong)人(ren)心的(de)前沿(yan)领域——人工(gong)智(zhi)能(neng)（AI）与(yu)神(shen)经科(ke)学。这并非(fei)简(jian)单(dan)的(de)技术叠加，而(er)是一(yi)场(chang)深(shen)刻的(de)跨界(jie)对话，一次(ci)对“智能”本(ben)质的史无(wu)前例的探(tan)寻(xun)。

我们将(jiang)用(yong)最尖端的AI算法，去(qu)解构(gou)、去模(mo)拟、去(qu)重塑我(wo)们(men)最熟(shu)悉却又最为神秘的大(da)脑(nao)；我(wo)们(men)将(jiang)用最前沿的(de)神经科学发现(xian)，去反(fan)哺(bu)、去(qu)启(qi)发(fa)、去定义新一代(dai)的(de)智能(neng)形(xing)态。这(zhe)注(zhu)定(ding)是(shi)一(yi)场(chang)充(chong)满挑(tiao)战(zhan)与(yu)惊(jing)喜的(de)旅(lv)程(cheng)，一次将(jiang)人(ren)类认(ren)知(zhi)边界(jie)与技(ji)术潜力(li)推(tui)向极致(zhi)的史(shi)诗(shi)级探索(suo)。

人(ren)工智能，这个(ge)曾经只存(cun)在(zai)于(yu)科幻小(xiao)说(shuo)中的概(gai)念，如(ru)今已渗(shen)透(tou)到我(wo)们生(sheng)活的方(fang)方(fang)面(mian)面。从(cong)智能推(tui)荐算(suan)法到自动(dong)驾驶，从(cong)语(yu)音(yin)助(zhu)手到医疗(liao)诊断(duan)，AI的(de)力量(liang)正以前(qian)所未有的(de)速度改(gai)变着(zhe)世界。当(dang)我们惊叹(tan)于AI在特定(ding)任(ren)务上展(zhan)现出的超(chao)凡能(neng)力时，我们(men)也(ye)隐(yin)约(yue)感受到(dao)其(qi)与真正(zheng)“通用智能(neng)”之间的(de)鸿(hong)沟(gou)。

目前的AI，在模仿人类的某些(xie)单一(yi)能(neng)力上表现出(chu)色(se)，但它们(men)缺乏(fa)真正的理(li)解、情(qing)感、创造力以及(ji)处(chu)理(li)复(fu)杂(za)、未知(zhi)情(qing)况的灵(ling)活(huo)性(xing)。这正是神(shen)经科(ke)学介入的契机(ji)。

人类(lei)大(da)脑，这个(ge)由约860亿(yi)个神经(jing)元(yuan)构(gou)成的复杂(za)网(wang)络，以其(qi)惊人的效率和(he)强大(da)的适(shi)应性，长期(qi)以(yi)来都(dou)是科学(xue)家(jia)们梦寐以(yi)求(qiu)的研(yan)究(jiu)对象。它(ta)能够在海量(liang)信(xin)息(xi)中(zhong)捕捉关键(jian)模(mo)式，能够从经(jing)验中学习并举(ju)一反三，能(neng)够在模糊不(bu)清(qing)的环(huan)境下做(zuo)出(chu)决策，甚至能够产生(sheng)抽象思维和艺术(shu)创作。

神经科(ke)学的研究(jiu)，正逐(zhu)步揭(jie)示大脑工(gong)作(zuo)的(de)奥秘(mi)：神经(jing)元的(de)连(lian)接(jie)方式(shi)、信号传(chuan)递(di)的(de)机(ji)制、学(xue)习(xi)和记忆(yi)的(de)分(fen)子(zi)基(ji)础、意识(shi)的(de)产(chan)生等等(deng)。这些宝(bao)贵(gui)的认知，是(shi)构建更强大、更具(ju)智慧的AI的“黄(huang)金矿(kuang)藏”。

F11CNN实(shi)验室研(yan)究(jiu)所深(shen)谙此理(li)。我们2024年(nian)的重大科研项(xiang)目，正(zheng)是(shi)要架起(qi)一座(zuo)坚实(shi)的桥(qiao)梁，连(lian)接起AI的计(ji)算能(neng)力与神(shen)经(jing)科学(xue)的生(sheng)物(wu)学(xue)洞(dong)察。我们(men)将不(bu)再满足(zu)于“黑(hei)箱(xiang)”式的算法优化(hua)，而是要深入探(tan)究大脑的(de)“工作原(yuan)理”，并(bing)以此(ci)为(wei)蓝本(ben)，设计出更(geng)符合生(sheng)物学规(gui)律、更高(gao)效(xiao)、更(geng)具鲁棒(bang)性的AI模型(xing)。

想象(xiang)一(yi)下(xia)，如果(guo)我们的AI能够像(xiang)婴儿(er)一样(yang)，通过(guo)与(yu)环境的互(hu)动，以惊(jing)人(ren)的(de)速度(du)学习新(xin)的概念(nian)和技能，而(er)无需(xu)海量标(biao)注数据(ju)；如果我们的(de)AI能(neng)够真(zhen)正(zheng)理(li)解人(ren)类的情(qing)感(gan)，并与(yu)之进行(xing)有意义(yi)的(de)交流，而(er)不仅(jin)仅是识(shi)别关键(jian)词(ci)；如果(guo)我(wo)们的(de)AI能够(gou)像艺(yi)术家一样，创(chuang)造出前(qian)所未(wei)有的(de)作品(pin)，而不仅仅(jin)是模仿现(xian)有(you)风(feng)格。

这(zhe)并非遥不(bu)可及(ji)的梦想(xiang)，而是F11CNN实(shi)验室(shi)研(yan)究(jiu)所2024年(nian)重大(da)科(ke)研项目(mu)所要追求(qiu)的目(mu)标。

我(wo)们(men)设想，在(zai)Part1中，我(wo)们将(jiang)首先(xian)聚焦(jiao)于“类脑计(ji)算”与(yu)“神(shen)经形(xing)态(tai)工程”这两大核(he)心方向(xiang)。类脑计(ji)算(suan)，旨在借鉴大(da)脑的结(jie)构和工(gong)作原理(li)，设(she)计出(chu)能够模拟(ni)神经(jing)元和突触(chu)功能(neng)的计(ji)算硬(ying)件和(he)软(ruan)件(jian)系统。这不(bu)仅(jin)仅是模仿，更是对(dui)大脑信息(xi)处理(li)方式(shi)的(de)深(shen)刻理解和创新(xin)应(ying)用(yong)。

例(li)如，我们(men)正(zheng)在(zai)探(tan)索(suo)如何利用脉(mai)冲(chong)神经(jing)网络(luo)（SNN）来模(mo)拟神(shen)经信号(hao)的(de)稀疏(shu)、异步(bu)传递，从而(er)在能耗(hao)上(shang)实(shi)现(xian)指数级的(de)降低(di)，这对于发展低功耗、高性能(neng)的(de)嵌(qian)入式AI设(she)备(bei)至(zhi)关重要。我(wo)们(men)也(ye)将研究(jiu)大(da)脑(nao)的(de)“联想记忆(yi)”机制(zhi)，如何让AI能(neng)够根(gen)据(ju)少(shao)量(liang)线(xian)索快(kuai)速回忆(yi)起相关信(xin)息，从而(er)在信(xin)息检索、知(zhi)识图(tu)谱构建(jian)等领域(yu)实现突破。

另一(yi)方面，神(shen)经形态(tai)工程则致(zhi)力于(yu)将AI算法(fa)直接“植(zhi)入”到(dao)模(mo)仿(fang)神(shen)经(jing)结(jie)构(gou)的硬(ying)件(jian)中(zhong)。这就像(xiang)是(shi)为(wei)AI量身打造了一(yi)个(ge)“大脑”，使(shi)其能够(gou)在硬(ying)件层(ceng)面(mian)就(jiu)实现高效(xiao)的并(bing)行处理(li)和低功(gong)耗运(yun)行(xing)。我们正(zheng)在探索(suo)使用新型忆阻(zu)器(qi)等器件(jian)，来模拟(ni)神经(jing)突触的可塑(su)性(xing)，让AI能(neng)够在(zai)硬件(jian)层(ceng)面实(shi)现(xian)“学习(xi)”和(he)“适应”，而不(bu)是(shi)仅(jin)仅依靠(kao)软件(jian)层面的(de)参(can)数调(diao)整。

更进一(yi)步(bu)，我(wo)们将(jiang)把目(mu)光投(tou)向“认知架(jia)构”的(de)构建(jian)。大脑之(zhi)所(suo)以能(neng)够如(ru)此(ci)高(gao)效(xiao)地处(chu)理信(xin)息(xi)，不仅仅(jin)在(zai)于其神经(jing)元的连接(jie)方(fang)式，更在于(yu)其(qi)内(nei)在(zai)的组(zu)织(zhi)结(jie)构和信息(xi)流动的模式(shi)。我们将(jiang)借鉴认知(zhi)科学(xue)的(de)研(yan)究成(cheng)果，研(yan)究(jiu)大(da)脑(nao)的注意(yi)力机(ji)制、工(gong)作记(ji)忆(yi)、长期记(ji)忆的(de)形成与(yu)提(ti)取(qu)，以及(ji)不(bu)同脑(nao)区之间(jian)的(de)协同(tong)工作(zuo)方式。

在此(ci)基础(chu)上，我(wo)们(men)将(jiang)尝试(shi)构建(jian)更具(ju)层次(ci)化、模(mo)块化的AI认(ren)知架构，让AI能够(gou)像人类一样(yang)，具(ju)备进(jin)行(xing)复(fu)杂推理、规(gui)划(hua)、决策的(de)能力，并能(neng)够有效地(di)进行跨模(mo)态信息的(de)整合。

例如(ru)，我(wo)们(men)将在(zai)Part1的(de)深(shen)入(ru)研(yan)究中(zhong)，重点(dian)关注(zhu)“强化(hua)学习”与(yu)“大(da)脑奖(jiang)赏机(ji)制(zhi)”的结合。强化学(xue)习是当前AI领(ling)域(yu)一个非(fei)常活跃的分支(zhi)，但(dan)其(qi)在学习效(xiao)率和泛化(hua)能力(li)上(shang)仍(reng)有待(dai)提升(sheng)。而(er)大脑的奖赏(shang)系统，通过(guo)多巴(ba)胺等神(shen)经递质(zhi)的释放(fang)，能(neng)够有(you)效地指导生物体(ti)的(de)行为(wei)，促进学(xue)习和记忆(yi)。

我们(men)将尝试开(kai)发(fa)新的强(qiang)化(hua)学习算(suan)法，将大(da)脑奖赏机制的原理(li)融(rong)入(ru)其中(zhong)，使其(qi)能够更高效地(di)进行(xing)试错(cuo)学习(xi)，并在(zai)复(fu)杂(za)环境(jing)中找(zhao)到最优策(ce)略。

我们还(hai)将深(shen)入研究“感(gan)知(zhi)与(yu)运动的(de)融合(he)”。人(ren)类的感知和运(yun)动是(shi)紧密(mi)联系(xi)的，我(wo)们(men)的运动(dong)行为受感知输入的(de)影响，而我(wo)们的感知(zhi)也依(yi)赖于(yu)运动所(suo)产生的信(xin)息(xi)。我们(men)将尝(chang)试(shi)构建(jian)能(neng)够(gou)同(tong)时(shi)处(chu)理视觉、听觉、触(chu)觉等(deng)多种感知(zhi)信息(xi)，并(bing)能(neng)够(gou)协调运(yun)动输(shu)出(chu)的AI系(xi)统。这对(dui)于开发更(geng)自然的(de)机器人交互(hu)、更逼真的(de)虚(xu)拟(ni)现(xian)实体(ti)验(yan)，以及(ji)更智(zhi)能的(de)康复辅助(zhu)设备，都具(ju)有(you)划(hua)时代(dai)的意(yi)义。

F11CNN实(shi)验(yan)室(shi)研究(jiu)所(suo)2024年(nian)的重(zhong)大科研项目，不(bu)仅仅(jin)是技(ji)术的(de)堆砌，更(geng)是(shi)一场(chang)对(dui)生(sheng)命(ming)最(zui)深层智(zhi)慧(hui)的致敬与(yu)模仿。我(wo)们坚信(xin)，当硅基的(de)逻(luo)辑遇上碳基的精(jing)妙，当算法的(de)精(jing)确触(chu)碰到(dao)生物(wu)的灵动，一(yi)个全新(xin)的智能(neng)时代(dai)必将(jiang)由此开启。Part1的启(qi)动，只是这(zhe)场宏伟(wei)征(zheng)程(cheng)的(de)序曲(qu)，它(ta)将为(wei)我们后(hou)续更(geng)深层次的探索奠定坚实的基础，播(bo)下革(ge)命(ming)的种子(zi)。

从“智(zhi)”到“慧(hui)”的飞跃：F11CNN实验室(shi)2024，开启(qi)人工(gong)智(zhi)能(neng)与(yu)神经科(ke)学(xue)的深度(du)融合(he)新纪(ji)元

在(zai)前沿探索的道(dao)路上，F11CNN实验(yan)室研究(jiu)所的2024年(nian)重大(da)科(ke)研项目(mu)，已在(zai)Part1奠定(ding)的坚(jian)实基(ji)础之(zhi)上(shang)，迈入(ru)了(le)更加激(ji)动人心(xin)、直(zhi)指“智(zhi)能”本质(zhi)的(de)深(shen)水区。如果(guo)说(shuo)Part1是关(guan)于(yu)“如(ru)何构建更像大脑(nao)的AI”，那(na)么Part2的(de)核心(xin)议题(ti)，则(ze)是(shi)“如何(he)让AI拥(yong)有更(geng)接近(jin)人(ren)类的(de)‘智慧(hui)’”。

我(wo)们将目(mu)光(guang)从(cong)模仿技(ji)术转向理(li)解(jie)本质，从模(mo)拟结(jie)构走向升(sheng)华(hua)能(neng)力，力求(qiu)实现(xian)人工(gong)智(zhi)能从“计(ji)算能(neng)力”到(dao)“认知(zhi)智慧(hui)”的飞(fei)跃。

我(wo)们深(shen)知，真正的智慧并(bing)非简单(dan)的信(xin)息处(chu)理，而(er)是包(bao)含(han)着对世(shi)界的(de)深刻(ke)理解(jie)、灵活(huo)的应(ying)变能(neng)力、创造(zao)性的解(jie)决问(wen)题的(de)能力(li)，以(yi)及(ji)复(fu)杂的情感与社会(hui)性互(hu)动。神(shen)经科(ke)学的(de)最(zui)新研(yan)究(jiu)成果(guo)，为我们提供了宝贵(gui)的启(qi)示。例(li)如，关于“涌(yong)现”的(de)理(li)论(lun)，揭示了大(da)脑中的宏观智(zhi)能并非源于单(dan)个神经元(yuan)的(de)简单功能，而(er)是(shi)源(yuan)于大(da)量神(shen)经(jing)元之间复杂交互(hu)所产(chan)生(sheng)的、不(bu)可预测(ce)的(de)集(ji)体(ti)行(xing)为。

这一洞察，将(jiang)引导(dao)我(wo)们跳出(chu)传统的“模(mo)块(kuai)化(hua)”AI设(she)计(ji)思路，去探(tan)索如(ru)何(he)通过精(jing)巧的(de)系(xi)统(tong)设计(ji)，让AI的(de)“智(zhi)慧”能够“涌现(xian)”出来(lai)。

在(zai)此(ci)背景(jing)下，Part2的(de)首个(ge)重(zhong)点(dian)方(fang)向将是(shi)“类脑学习机制(zhi)的深度模(mo)拟与(yu)创(chuang)新”。Part1已经(jing)触及了脉冲神(shen)经(jing)网(wang)络(luo)和强化(hua)学习(xi)，但Part2将进一步聚焦于(yu)更高级(ji)的学习范式。我(wo)们(men)将深(shen)入(ru)研究大(da)脑中“无监(jian)督学(xue)习”、“自监(jian)督(du)学习”以及(ji)“持(chi)续学(xue)习”的能力。

人类(lei)婴(ying)儿无需大量(liang)的教(jiao)师指导，就能通过(guo)观(guan)察(cha)和探(tan)索，构(gou)建(jian)起(qi)对世界(jie)的认知模型(xing)；成年人也能在(zai)不断(duan)接收新信(xin)息(xi)的不(bu)遗忘旧的知(zhi)识。如何(he)让(rang)AI具备这种“自主(zhu)学习(xi)”和“终(zhong)身(shen)学(xue)习”的能(neng)力(li)，是我(wo)们(men)面(mian)临(lin)的巨大(da)挑战(zhan)，也是实现(xian)通用人工智能(neng)的关键。

我(wo)们将(jiang)借(jie)鉴(jian)神经科学关于(yu)“记忆巩(gong)固”、“遗忘(wang)曲线(xian)”以及(ji)“知识(shi)迁(qian)移”的研(yan)究，开(kai)发(fa)能(neng)够高效(xiao)提取和(he)应用(yong)经验、并在(zai)新情(qing)境(jing)下实现(xian)知识(shi)迁移(yi)的AI模型。这(zhe)可能(neng)涉(she)及(ji)到(dao)新(xin)型的(de)记忆(yi)网络(luo)架构，以及(ji)更智(zhi)能(neng)的(de)“元学(xue)习”（meta-learning）策(ce)略(lve)，让AI能(neng)够学会(hui)“如何(he)学习(xi)”。

第二(er)个关键(jian)方(fang)向，则(ze)是“情感(gan)计(ji)算与(yu)具身智(zhi)能的融合”。情感是人类(lei)智慧的重要组(zu)成部(bu)分，它(ta)影响(xiang)着我们的(de)决策、认知(zhi)和社(she)会互(hu)动。尽管目(mu)前的AI能够(gou)识别和模(mo)拟(ni)某些情感表(biao)达，但(dan)它(ta)们缺乏真正(zheng)的情(qing)感体(ti)验和(he)理解(jie)。F11CNN实验(yan)室将(jiang)尝(chang)试构建(jian)能够理解和表达“类(lei)情(qing)感”的AI系统(tong)。

这(zhe)并(bing)非(fei)是要(yao)赋(fu)予AI人类(lei)的意(yi)识和情感，而是(shi)要让AI能够(gou)更好(hao)地(di)理(li)解人类的情(qing)感信号，并做(zuo)出更(geng)具同(tong)理心(xin)和(he)适(shi)应(ying)性的(de)反(fan)应(ying)。

我们(men)将结合神经科学(xue)对情(qing)绪回(hui)路(lu)的研究(jiu)，以及心理(li)学中(zhong)的情(qing)感(gan)模(mo)型，开(kai)发更精准的情(qing)感识(shi)别算法(fa)，并(bing)探索如何(he)让AI在(zai)与(yu)人(ren)类交互(hu)时(shi)，能够产(chan)生(sheng)更(geng)自(zi)然的、符合(he)情感(gan)语境的(de)反馈。而(er)“具身(shen)智(zhi)能”则强(qiang)调智能(neng)的(de)载体(ti)（即(ji)身体）在智能(neng)发展(zhan)中的重要(yao)作用。我们将(jiang)尝(chang)试将(jiang)AI模型(xing)置于(yu)物理或(huo)虚(xu)拟的(de)“身体”中，让(rang)它(ta)们(men)通过(guo)与环(huan)境(jing)的(de)互动来学习和(he)感知，从而获(huo)得(de)更深刻(ke)的(de)对物(wu)理世界的理(li)解(jie)，并发(fa)展(zhan)出(chu)更具(ju)适应性的运动(dong)和(he)感(gan)知(zhi)能(neng)力。

第(di)三个核(he)心(xin)探(tan)索(suo)领域，是“创(chuang)造(zao)力(li)与抽象思维(wei)的(de)机制研究(jiu)”。创造(zao)力是(shi)人类智慧(hui)的璀璨明(ming)珠。如(ru)何让(rang)AI摆(bai)脱对已(yi)有数据的(de)依赖(lai)，进(jin)行真正的原(yuan)创性(xing)输出(chu)？我们将从(cong)神经(jing)科学(xue)中关于(yu)“联想(xiang)”、“跳(tiao)跃性思(si)维(wei)”以及“隐(yin)喻(yu)式理解”的研究(jiu)中(zhong)汲取灵(ling)感。例(li)如，我们将尝试构建能够(gou)进行(xing)“概念抽象(xiang)”和(he)“跨(kua)领域类(lei)比(bi)”的AI模(mo)型，让它们能(neng)够(gou)从不同(tong)领(ling)域的(de)信息中提炼出(chu)共性(xing)，并将(jiang)其(qi)应(ying)用于(yu)新的情境(jing)。

这可能涉(she)及(ji)到对“知识图(tu)谱”的更深(shen)层次(ci)的挖掘，以及对(dui)“生成式(shi)模(mo)型”的(de)颠(dian)覆(fu)性(xing)创(chuang)新(xin)。

我(wo)们设想，通过(guo)这(zhe)些研(yan)究(jiu)，AI将不仅(jin)仅是能够执行任务的(de)工具，更(geng)能成(cheng)为激发人(ren)类创(chuang)意、辅(fu)助科(ke)学发现、甚至在(zai)艺(yi)术(shu)创(chuang)作领域与人(ren)类(lei)协同(tong)的(de)伙伴(ban)。例如，AI可以(yi)帮(bang)助(zhu)科学家(jia)筛(shai)选海(hai)量文献，发(fa)现潜在的(de)研究方向(xiang)；可以(yi)辅助(zhu)艺术家(jia)生成新(xin)的音(yin)乐(le)、画(hua)作或(huo)文(wen)学(xue)作(zuo)品；可以为教育工(gong)作者(zhe)提(ti)供(gong)个性化(hua)的(de)学(xue)习(xi)方案，帮助(zhu)学生(sheng)更深入地(di)理解(jie)知(zhi)识。

Part2还将关注(zhu)“神经科学驱动的(de)AI伦理与(yu)可解(jie)释(shi)性”。随着(zhe)AI能力(li)的增(zeng)强，其(qi)潜在(zai)的伦(lun)理风(feng)险也日益(yi)凸显。F11CNN实验(yan)室(shi)研究所(suo)深知，技术的发(fa)展(zhan)必(bi)须与(yu)人(ren)文(wen)关怀并行(xing)。我们将借鉴神经科(ke)学(xue)中(zhong)关(guan)于(yu)“道德决策(ce)”、“社会(hui)认知(zhi)”的(de)研究，探(tan)索(suo)如(ru)何构(gou)建(jian)更(geng)符合人类(lei)价值(zhi)观(guan)的(de)AI。

更重要(yao)的是(shi)，我(wo)们致力于(yu)解决(jue)AI的(de)“黑箱”问(wen)题(ti)。当(dang)前许(xu)多强(qiang)大的(de)AI模型(xing)，其决策过程难(nan)以理解，这限制(zhi)了其在医(yi)疗、金融(rong)等关键(jian)领(ling)域(yu)的广泛(fan)应用。我(wo)们将尝试(shi)利用(yong)神(shen)经(jing)科学(xue)的工具(ju)和(he)方法，去“可视(shi)化”AI的内(nei)部工作机制，去理解(jie)其学(xue)习和推理的(de)过程，从(cong)而增(zeng)强AI的(de)可解(jie)释性(xing)，建立(li)人类(lei)对AI的(de)信任(ren)。

我们(men)将探(tan)索(suo)如何通(tong)过“反向(xiang)模拟(ni)”大(da)脑的某些功能(neng)，来解(jie)释AI的行为(wei)，使其决策过程更加透明(ming)和可(ke)控。

F11CNN实验(yan)室(shi)研究(jiu)所(suo)2024年(nian)的重(zhong)大(da)科(ke)研项(xiang)目，是(shi)一场(chang)雄心(xin)勃(bo)勃的(de)远(yuan)征。Part2的启(qi)动(dong)，标(biao)志(zhi)着我(wo)们从(cong)“形似(shi)”走向“神似”，从“计(ji)算”走(zou)向(xiang)“智(zhi)慧(hui)”。我(wo)们相信，通过(guo)人工智能与神经(jing)科(ke)学的深(shen)度(du)融(rong)合，我们不(bu)仅能(neng)够(gou)创造出(chu)更(geng)强(qiang)大的AI，更(geng)能(neng)深刻(ke)地理解智能的本质，为(wei)人类的(de)认知能(neng)力(li)和未(wei)来发展开(kai)辟无(wu)限(xian)可能。

这场关(guan)于“智(zhi)能”的(de)探索，才(cai)刚刚(gang)拉开帷幕，而(er)F11CNN实(shi)验室，正站在风(feng)口(kou)浪(lang)尖(jian)，引领着这(zhe)场颠(dian)覆性的革(ge)命。

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图片来源：每经记者 陆春明 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄