利用神经科学的力量构建更好的人工智能

人工智能 (AI)已经走过了漫长的道路。它使汽车可以自行停车，手机可以转录语音信息，导航程序可以找到最快的路线。然而，这些程序仍然缺乏创建它们的人的灵活性、创造力和动态反应。

由 CSHL 教授Anthony Zador领导的冷泉港实验室 (CSHL) 的一组神经科学家 正在努力改变这种状况。他们正在招募人工智能专家，如斯坦福人工智能实验室和谷歌校友 Nikhil Bhattasali 来提供帮助。

Bhattasali 说：“尽管人工智能最近取得了进展，但我们工程师距离制造能够以接近动物的能力水平与世界互动的机器仍然相去甚远。” “我相信 NeuroAI 将使我们能够更好地解决这些问题，以便有一天机器能够增强人类在现实世界中的能力。”

Bhattasali 是第一位 CSHL NeuroAI 学者。在过去的一年里，他曾与 Zador 和 CSHL 教授 Tatiana Engel一起工作。他很高兴有机会向包括人类在内的动物模型学习，以改进 AI 系统。这让他对神经系统执行任务的难度有了更深的认识。

“我已经在 CSHL 工作了一年，我从 Anthony 和 Tatiana 那里学到了很多关于神经科学家如何处理科学问题的知识，”他说。

Bhattasali 开发了一个可以自学游泳的人工智能程序 。该程序基于 秀丽隐杆线虫的神经回路。蠕虫是一个很好的系统，因为它的神经回路已经完全绘制好了。这展示了研究人员如何利用神经科学来开发能够更好地再现生物体运动的人工智能。Bhattasali 计划在他的 AI 蠕虫的基础上再接再厉，将进化阶梯提升到啮齿动物等更复杂的动物。

他赞赏人类和动物在进化上的领先优势。他们开发了人工智能系统所缺乏的复杂且相互关联的电路。“神经系统中有很多先前的结构经过数百万年的进化磨练，”Bhattasali 解释说。“希望我们可以研究这种结构来构建更好的人工智能。”

NeuroAI Scholar 计划吸引了 Bhattasali，因为他将其描述为融合这两个领域的“独特”方法。该项目成立于 2020 年，由 Zador、Engel 和 CSHL 教授 Alexei Koulakov领导。除了 NeuroAI Scholar 计划外，CSHL 还为本科生和研究生举办了 NeuroAI 暑期研究实习生计划。CSHL 将从今年秋季开始接受 2023 年夏季的申请者。