利用神經科學的力量構建更好的人工智能
人工智能 (AI)已經走過了漫長的道路。它使汽車可以自行停車，手機可以轉錄語音信息，導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。
由 CSHL 教授Anthony Zador領導的冷泉港實驗室 (CSHL) 的一組神經科學家 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器仍然相去甚遠。” “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。他很高興有機會向包括人類在內的動物模型學習，以改進 AI 系統(tǒng)。這讓他對神經系統(tǒng)執(zhí)行任務的難度有了更深的認識。
“我已經在 CSHL 工作了一年，我從 Anthony 和 Tatiana 那里學到了很多關于神經科學家如何處理科學問題的知識，”他說。
Bhattasali 開發(fā)了一個可以自學游泳的人工智能程序 。該程序基于 秀麗隱桿線蟲的神經回路。蠕蟲是一個很好的系統(tǒng)，因為它的神經回路已經完全繪制好了。這展示了研究人員如何利用神經科學來開發(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 蠕蟲的基礎上再接再厲，將進化階梯提升到嚙齒動物等更復雜的動物。
他贊賞人類和動物在進化上的領先優(yōu)勢。他們開發(fā)了人工智能系統(tǒng)所缺乏的復雜且相互關聯(lián)的電路。“神經系統(tǒng)中有很多先前的結構經過數(shù)百萬年的進化磨練，”Bhattasali 解釋說。“希望我們可以研究這種結構來構建更好的人工智能。”
NeuroAI Scholar 計劃吸引了 Bhattasali，因為他將其描述為融合這兩個領域的“獨特”方法。該項目成立于 2020 年，由 Zador、Engel 和 CSHL 教授 Alexei Koulakov領導。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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