人工智能 (AI)已經(jīng)走過了漫長的道路。它使汽車可以自行停車，手機(jī)可以轉(zhuǎn)錄語音信息，導(dǎo)航程序可以找到最快的路線。然而，這些程序仍然缺乏創(chuàng)建它們的人的靈活性、創(chuàng)造力和動態(tài)反應(yīng)。

由 CSHL 教授Anthony Zador領(lǐng)導(dǎo)的冷泉港實驗室 (CSHL) 的一組神經(jīng)科學(xué)家 正在努力改變這種狀況。他們正在招募人工智能專家，如斯坦福人工智能實驗室和谷歌校友 Nikhil Bhattasali 來提供幫助。

Bhattasali 說：“盡管人工智能最近取得了進(jìn)展，但我們工程師距離制造能夠以接近動物的能力水平與世界互動的機(jī)器仍然相去甚遠(yuǎn)。” “我相信 NeuroAI 將使我們能夠更好地解決這些問題，以便有一天機(jī)器能夠增強人類在現(xiàn)實世界中的能力。”

Bhattasali 是第一位 CSHL NeuroAI 學(xué)者。在過去的一年里，他曾與 Zador 和 CSHL 教授 Tatiana Engel一起工作。他很高興有機(jī)會向包括人類在內(nèi)的動物模型學(xué)習(xí)，以改進(jìn) AI 系統(tǒng)。這讓他對神經(jīng)系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的難度有了更深的認(rèn)識。

“我已經(jīng)在 CSHL 工作了一年，我從 Anthony 和 Tatiana 那里學(xué)到了很多關(guān)于神經(jīng)科學(xué)家如何處理科學(xué)問題的知識，”他說。

Bhattasali 開發(fā)了一個可以自學(xué)游泳的人工智能程序 。該程序基于 秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)回路。蠕蟲是一個很好的系統(tǒng)，因為它的神經(jīng)回路已經(jīng)完全繪制好了。這展示了研究人員如何利用神經(jīng)科學(xué)來開發(fā)能夠更好地再現(xiàn)生物體運動的人工智能。Bhattasali 計劃在他的 AI 蠕蟲的基礎(chǔ)上再接再厲，將進(jìn)化階梯提升到嚙齒動物等更復(fù)雜的動物。

他贊賞人類和動物在進(jìn)化上的領(lǐng)先優(yōu)勢。他們開發(fā)了人工智能系統(tǒng)所缺乏的復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的電路。“神經(jīng)系統(tǒng)中有很多先前的結(jié)構(gòu)經(jīng)過數(shù)百萬年的進(jìn)化磨練，”Bhattasali 解釋說。“希望我們可以研究這種結(jié)構(gòu)來構(gòu)建更好的人工智能。”

NeuroAI Scholar 計劃吸引了 Bhattasali，因為他將其描述為融合這兩個領(lǐng)域的“獨特”方法。該項目成立于 2020 年，由 Zador、Engel 和 CSHL 教授 Alexei Koulakov領(lǐng)導(dǎo)。除了 NeuroAI Scholar 計劃外，CSHL 還為本科生和研究生舉辦了 NeuroAI 暑期研究實習(xí)生計劃。CSHL 將從今年秋季開始接受 2023 年夏季的申請者。

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