脑启发的人工智能：全面综述

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本文是一篇人工智能的文献综述《Brain-inspired Artificial Intelligence: A Comprehensive Review》。全面审视了受人类行为和学习机制启发的AI模型，集中探讨神经科学为AI模型带来的具体知识，全面详细地介绍了BIAI（脑启发人工智能）系统。

在第1节，作者系统介绍了BIAI的定义，BIAI与传统AI的区别和重要性。第2节总结了可以为AI系统提供信息的神经科学和人类大脑功能知识。接下来，综述按照图1所示的分类结构展开。第3节讨论了BIAI的主要类别，即物理结构启发型模型和人类行为启发型模型。第4节探讨了BIAI在各个领域的实际应用。在第5节中，作者概述了当前BIAI方法面临的一般挑战。第6节重点介绍了未来研究的几个有前途的方向。最后，在第7节中总结了本次综述。

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摘要

当前的人工智能（AI）模型通常侧重于通过精确的参数调整和优化技术来提升性能。然而，这些模型背后的基本设计原则却相对较少受到关注，这可能会限制我们对其潜力和局限性的理解。本文全面回顾了塑造现代AI模型的各种设计灵感，即大脑启发的人工智能（BIAI）。我们提出了一个分类框架，将BIAI方法分为基于物理结构启发和基于人类行为启发的模型。我们还探讨了不同BIAI模型在实际应用中的优势，突出了它们的实际利益和部署挑战。通过深入这些领域，我们提供了新的见解，并提出了未来的研究方向，以推动创新并填补当前领域中的空白。本综述为研究人员和实践者提供了BIAI领域的全面概述，帮助他们利用其潜力，加速AI发展的进步。

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引言

当前人工智能（AI）模型的发展主要聚焦于通过参数调优和优化技术提升性能，但对模型设计原则的关注相对不足。这种局限性可能导致对AI潜力与约束的理解不够全面。为此文章提出以脑启发人工智（Brain-Inspired Artificial Intelligence, BIAI）为核心，系统回顾现代AI模型的设计灵感来源。BIAI的核心思想是从人脑的生物结构、功能和学习机制中汲取灵感，构建更智能、适应性更强的系统。

1.1 什么是脑启发人工智能（BIAI）？

BIAI指的是从人类大脑和神经系统的生物结构、功能和原理中获得灵感的AI系统和算法。它专注于复制或模仿生物体中观察到的复杂过程和功能，以在人工系统中实现更类似于人类或大脑的行为。与一般AI算法相比，BIAI通常集中于人类行为的特定方面，如从经验中学习、适应新环境以及关注重要信息。

1.2 BIAI的分类

BIAI大致分为物理结构（PS）启发型模型和人类行为（HB）启发型模型。PS启发型模型是指模仿生物神经元、突触和神经回路结构的模型，用于执行诸如学习、推理和决策等任务。代表性模型包括多层感知器（MLP）、人工神经网络（ANNs）以及最近的脉冲神经网络（SNNs）。HB启发型模型被定义为复制人类行为中观察到的生物机制和过程的模型。这些模型旨在捕捉生物系统的动态，同时提供对人类如何感知、学习、适应和与环境互动的见解。注意力机制、迁移学习和强化学习是常见的人类行为启发的深度学习方法。

1.3 BIAI与一般AI的区别

BIAI与一般AI的区别在于它们在AI领域中的不同方法和目标。具体而言，一般AI并不一定受到人类大脑具体工作方式的启发，而是旨在更广泛的意义上达到或甚至超越人类水平的智能。相反，设计BIAI系统的目的是复制或模仿人类认知背后的生物机制和过程。这些系统通常在图像识别和机器人控制等任务中表现出色，但它们可能不具备人类智能的全方位能力。

1.4 BIAI的重要性

BIAI的重要性主要体现在两个方面。一方面，BIAI在适应性、泛化能力和可解释性等许多方面有潜力超越传统的AI方法。另一方面，BIAI模型旨在模仿大脑的结构和功能，从而增加其生物学的合理性。这种与生物学原理的契合不仅加深了我们对智能的科学理解，也为神经科学和AI研究之间的合作创造了新的机会。本质上，通过从人类大脑——最先进的信息处理系统——中汲取灵感，研究人员正在为开发可能达到甚至超越人类能力的智能系统奠定基础

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人脑学习启发

在本节中，我们探讨了人工智能（AI）模型设计算法结构时可能参考的灵感来源。这些灵感主要来自神经科学和人类行为研究的知识学习。人脑作为身体中最复杂且非凡的器官，为AI模型提供了众多值得学习的优势。根据我们对人脑如何控制身体功能和过程的初步理解，AI模型可能从以下几个方面获得启发：神经架构、学习机制、注意力与专注、记忆与回忆、认知过程以及人脑的创造力和想象力。需要注意的是，大脑拥有众多机制和过程，其中很多是人类尚未发现的，这些都蕴含着开发先进AI模型的潜力。在此，我们将介绍神经科学研究中已探索的几个方面。

2.1 神经架构

人脑的神经架构为许多AI模型提供了基础蓝图。大脑的核心由数十亿个互联的神经元组成。这些专业化的细胞通过电信号和化学信号交换信息。神经元相互连接，形成复杂的网络，支撑感知、学习、记忆、决策和其他认知功能。大脑架构的一个显著特点是其可塑性——即大脑能够根据新刺激和新体验进行适应和重组的能力。这种适应性对AI模型从大脑中学习至关重要。

深度神经网络（DNN）采用分层结构，堆叠人工神经元层以模仿大脑的神经组织。每一层在将信息传递给下一层之前，都会对信息进行处理和转换，这与大脑中神经元的网络相似。人工神经元之间的连接，类似于大脑中的突触，通过权重来决定一个神经元对另一个神经元的影响。学习过程中，这些权重会发生调整，类似于大脑通过环境互动来不断优化理解。DNN通过误差信号或奖励信号接收反馈，具体取决于学习范式，这有助于模型调整其参数，以最小化误差或最大化奖励。DNN是许多流行AI模型的基础。例如，卷积神经网络（CNN）模拟了大脑的视觉处理通路，而递归神经网络（RNN）则借鉴了大脑的顺序处理能力。

2.2 学习机制

人脑的学习机制是一个复杂且适应性强的系统，涉及感知、记忆形成、决策等认知过程。大脑学习的一个关键原理是神经可塑性。这一概念描述了大脑在面对新的体验和刺激时，如何修改其神经连接和功能的非凡能力。神经连接可以被加强或削弱，新连接可以建立，现有连接可以被消除，所有这些都取决于活动模式。AI模型通过根据训练数据中发现的模式调整人工神经元之间的权重来模拟这一过程。这一调整过程被称为训练或学习，涉及更新模型的参数以减少误差或增强奖励。

此外，大脑以分层和分布的方式编码信息。复杂的思想建立在简单的思想基础之上，信息分布在不同的大脑区域。AI模型，尤其是DNN，采用类似的表示学习原理，以分层的方式理解数据。这些模型的低层识别基本模式，而高层则解释更抽象的概念。迁移学习和无监督学习等技术模仿了这种类似大脑的学习过程。转移学习利用从一个任务中获得的知识来提升在相关但不同任务上的表现。无监督学习则允许模型从未标注或仅经过最小监督的数据中学习。这两种技术提高了模型的泛化能力，并减少了对大量标注数据集的依赖。

2.3 注意力与专注

人脑的注意力与专注是关键的认知机制，使我们能够选择性地处理信息、分配心理资源，并专注于特定的任务或刺激，同时忽略干扰。理解大脑中注意力的工作方式激发了AI模型中注意力机制的开发，特别是在深度学习领域。人脑能够同时关注多个信息方面，这一能力被称为并行或多头注意力。这样，我们能够在一定程度上处理复杂的刺激并执行多任务。AI模型通过多头注意力机制，能够同时关注输入数据的不同部分或特征。通过将注意力机制分为多个头，模型可以捕捉输入的不同方面并整合来自多个来源的信息，从而提高鲁棒性和性能。

人类的注意力是动态和适应性的，这意味着它可以迅速根据任务需求、环境线索和内部状态的变化而转移。AI模型通过在多样化的数据集上进行训练并从反馈信号中学习，来学习动态和适应性的注意力机制。强化学习技术可以用来训练模型，根据奖励或任务表现自适应地分配注意力，使它们随着时间的推移学习最佳的注意力策略。受到人脑注意力聚焦的启发，AI研究人员开发了复杂的注意力机制。这些机制显著提升了AI模型在各种应用中的性能和可解释性。

2.4 记忆与回忆

人脑由多个记忆系统组成。感官记忆暂时存储来自环境的感官信息，并作为通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉接收到的刺激的缓冲区。短时记忆作为一种容量有限的临时存储系统，保持信息，使其能随时调用。长时记忆负责存储信息，并能长期保存，可能没有容量限制。AI模型可以通过多种架构和机制模拟这些记忆系统。例如，RNN（循环神经网络）和Transformer通过采用循环连接和注意力机制，模拟顺序数据中的短期依赖和长期上下文，使模型能够在一段时间内保持和提取信息。

回忆是指访问和检索存储在记忆中的信息的过程。回忆可以自发发生，也可以通过外部线索或内部联想被触发。AI模型通过推理或查询机制访问存储的表示，来执行回忆和检索。基于记忆的架构，如记忆网络和神经图灵机，使模型能够根据输入查询或上下文从记忆中检索相关信息。通过借鉴人脑的记忆和回忆机制，AI研究人员开发了增强记忆的架构和学习算法，增强了AI模型在存储、检索和利用信息方面的能力。长短时记忆（LSTM）神经网络是AI中最常用的记忆模型之一。

2.5 意识

虽然意识仍然是哲学和科学探索的课题，但它与注意力、记忆、决策、自我意识等认知过程密切相关。尽管AI模型并不像人类那样经历意识，但它们可以利用意识处理的某些方面来增强其性能和能力。意识支持社会认知，包括理解和预测他人心理状态、信仰和意图的能力。这被称为心智理论，它促进了社会互动和共情。

AI模型可以借鉴社会认知和心智理论，在社会情境中创造更加类人化的互动和行为。情感分析和共情建模等技术使模型能够解读并响应用户的情感状态和意图，从而改善人机互动。尽管AI本身不具备意识，但从意识处理原理中学习可以导致更加复杂和有效的模型和算法。通过整合这些认知过程，研究人员旨在开发具有日益先进行为和互动的AI系统。

2.6 创造力与想象力

人脑的创造力与想象力是非凡的认知能力，使我们能够产生新颖的想法、洞察力和解决方案，并能够设想假设的情景和可能性。创造力通常涉及将现有概念、想法或元素以新颖且出人意料的方式结合起来的能力。人脑通过灵活地操控和重新组合心理表征来实现这一点。AI模型通过灵活的表征学习技术来学习，使其能够生成新的、多样化的输出。变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和具有自注意力机制的transformer使得模型能够通过学习数据的丰富和结构化的表征来生成真实且新颖的内容。

创造力通常涉及情感和美学维度，例如对美感、新颖性和情感共鸣的欣赏。情感在指导创意表达和评估中发挥着至关重要的作用。AI模型通过情感分析、风格迁移和情感计算技术，从创造力的情感和美学维度中进行学习。模型可以生成具有期望情感特质的内容，适应用户的偏好，并创造出美学上令人愉悦的输出。此外，创造力通常涉及在看似无关的领域或概念之间建立联系、进行类比，并将知识从一个情境转移到另一个情境。AI模型通过类比推理和迁移学习技术进行学习，使其能够在不同领域间概括知识和技能。迁移学习、少样本学习和元学习算法使得模型能够将来自相关任务或领域的知识转移到新的、未见过的任务中，从而促进创造力和适应性

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脑启发人工智能模型

在本节中，根据现有的脑启发式人工智能（BIAI）技术所包含的特定大脑启发机制进行分类。通过借鉴神经科学的见解，我们可以将这些知识应用于计算建模，涉及创建和实现模拟大脑结构和功能的算法和系统。这个过程可以分为两类：一类是受大脑物理结构启发的模型和算法，另一类是受人类行为启发的模型和算法。

3.1 受物理结构启发的人工智能模型

受物理结构启发的人工智能模型旨在模仿人脑的架构和过程，利用神经科学开发更具生物学合理性的强大系统。包括：

3.1.1分层模型

分层模型通过模仿人脑的信息处理机制来学习。人脑以分层方式处理信息，低层处理感知输入，高层处理抽象概念。受此启发，深度神经网络（DNN）被设计为实体按层次或层级组织，每一层代表不同抽象或处理水平。

代表性的分层模型包括卷积神经网络（CNN）、胶囊网络（CapsNets）、循环神经网络（RNN）、回声状态网络（ESNs）和深度信念网络（DBNs）。

卷积神经网络（CNNs）：CNN是一种专门设计用于处理结构化网格数据的人工神经网络。其灵感来自Hubel和Wiesel对猫脑视觉皮层的研究，发现了感受野机制：初级视觉皮层的神经元对特定环境特征有响应。CNN使用卷积层对输入数据应用滤波器，提取层次特征如边缘、纹理和形状。

胶囊网络（CapsNets）：由Geoffrey Hinton及其团队在2017年提出，旨在解决CNN的一个关键缺陷：池化层的使用。胶囊网络保留空间层级，提供对图像部件和整体关系的更细致理解。

循环神经网络（RNNs）：RNN旨在通过保留内部记忆状态来处理序列数据，灵感来自人脑处理信息序列和记忆的能力。LSTM和GRU是为解决梯度消失问题而开发的高级RNN结构。

深度信念网络（DBNs）：DBN是由堆叠的受限玻尔兹曼机（RBM）组成的生成模型，通过无监督技术逐层学习。DBN被用于无监督特征学习、降维和协同过滤等任务。

3.1.2 脉冲神经网络（SNNs）

脉冲神经网络通过将神经元建模为脉冲单元，与传统神经网络不同，更接近于大脑的计算机制。SNN使用离散事件称为脉冲来表示神经元激活。脉冲神经网络的灵感来自人脑处理信息的方式，在任务涉及时间模式和序列时，SNNs通过捕获神经处理的时间动态来达到更高效的模型。尽管SNN在高效计算和实时处理方面表现出优势，但其设计和训练的复杂性仍然是一个挑战。

3.2 人类行为启发的人工智能模型

人类行为启发的AI模型主要从认知心理学、神经科学和行为科学中汲取灵感，以创建更有效和智能的系统。以下是近年来一些流行的学习机制分类：

3.2.1 机器遗忘（Machine Unlearning）

机器遗忘涉及从已训练的机器学习模型中选择性地移除特定数据点的影响。这对于保护用户隐私非常重要，例如当用户希望其数据被模型“遗忘”时。遗忘过程不仅仅是从数据库中删除数据，还需要消除这些数据对已训练模型的贡献。

3.2.2 注意力机制和自注意力机制（Machine Unlearning）

在AI中，注意力机制使得机器学习模型能够集中于相关输入数据，从而提高性能。受人类选择性注意力的启发，注意力机制允许模型动态地优先处理输入数据的不同部分，从而增强了模型在NLP、图像识别和序列预测等任务中的表现。

3.2.3 模仿学习（Imitation Learning）

模仿学习是一种机器学习方法，其中代理通过模仿专家行为来学习任务。这种方法更为高效，因为它利用了专家的知识，避免了无数可能的操作序列的探索。

3.2.4 迁移学习（Imitation Learning）

迁移学习通过将一种任务中获得的知识应用于不同但相关的任务来提高性能。它允许模型在只有少量数据的情况下仍能表现出色。

3.2.5 强化学习（RL）

强化学习是一种通过与环境交互来学习决策的机器学习方法。代理的目标是通过选择最佳动作来最大化奖赏。这种方法特别适用于需要通过探索和利用来发现正确动作的任务。

3.2.6 自监督学习（Self-supervised Learning）

自监督学习通过从未标记的数据中提取有意义的特征，不需要人工干预。它通常涉及预测输入数据的缺失部分或生成数据变换。

3.2.7 小样本学习（Self-supervised Learning）

小样本学习解决了从有限数据中学习的挑战，通常结合额外的信息来改善学习效果。这类方法在数据稀缺的环境中特别有用。

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应用

4.1 机器人技术

4.1.1视觉认知：传统的深度学习模型在视觉任务中面临挑战，如对噪声和不确定性的敏感性。BIAI模型通过模仿人脑的神经网络，提升了机器人在复杂环境中感知和决策的能力。

4.1.2决策制定：BIAI增强了机器人在动态和复杂场景中的自主决策能力，尽管仍存在低学习效率和目标导向策略开发困难等问题。

4.1.3身体和运动控制：借助生物启发的设计，机器人能够模仿人类的运动能力，从而在操控和互动中表现得更加灵活和安全。

4.2 医疗保健

4.2.1医学图像分析：BIAI在医学图像分割和诊断中展现出色的潜力，CNNs等模型能够从复杂的医学图像中提取有意义的特征，助力疾病的早期检测。

4.2.2药物发现：通过借鉴人脑的学习机制，BIAI模型能够在数据有限的情况下有效进行药物研发，优化药物分子的生成和筛选过程。

4.2.3个性化医疗：BIAI系统能够实时分析患者的个体数据，提供更为精准的治疗建议，促进个性化医疗的发展。

4.3 情感感知

4.3.1面部表情识别：BIAI模型通过层次化处理，能够识别和分析面部表情的多种特征，提升了机器对人类情感的理解能力。

4.3.2语音情感识别：借助选择性注意机制，BIAI能够有效识别和分析语音中的情感信息，减少背景噪声的干扰。

4.3.3多模态情感识别：结合语音、文本和生理数据，BIAI模型能够提供更为丰富和准确的情感识别，适应不同的文化和情境。

4.4创意产业

4.4.1内容创作：BIAI模型（如GANs和VAEs）能够分析艺术风格并生成新的艺术作品，支持音乐、绘画等领域的创作。

4.4.2信息分析：AI在数据分析和内容分类方面的能力正在改变广告、新闻等行业，通过快速分析大量数据，为用户提供有价值的信息。

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挑战

5.1 复杂性和理解大脑功能

理解和利用大脑功能进行AI开发极其复杂。人类大脑约有860亿个神经元，每个神经元与成千上万的其他神经元相连，形成复杂的网络。当前的计算资源无法实时模拟如此复杂的网络。此外，神经元的编码机制尚未完全理解，这限制了我们在BIAI系统中准确建模这些功能的能力。

5.2 技术和计算挑战

尽管研究人员掌握了大量神经科学知识，将这些见解有效应用于实际BIAI模型设计仍然非常具有挑战性。模拟大脑广泛的神经元和突触网络需要巨大的计算资源。当前的超级计算机只能实时模拟人类大脑复杂性的一小部分。尽管深度学习在图像和文本分类等基准测试中取得了显著进展，但模型的复杂性和计算需求也随之增加，限制了其在实际应用中的效率。

5.3 伦理和社会挑战

BIAI系统的发展涉及许多伦理和社会挑战。这些问题主要源于技术对数据隐私和公平性的潜在影响。随着BIAI模型在各个领域的广泛应用，确保安全性和公平性变得至关重要。BIAI系统如果在偏见的数据上训练，可能会加剧现有的社会不平等和歧视问题。

5.4 跨学科合作

要进行前沿科学研究，研究人员需要不断的教育和专业发展机会，以跟上自己领域及跨学科领域的最新进展。然而，有效的跨学科指导往往匮乏。跨学科合作对于推动BIAI系统的发展至关重要，但也面临沟通障碍和资源分配不均等挑战。

5.5 负责任的BIAI

随着BIAI模型的进步，确保这些模型符合伦理标准和社会期望变得越来越重要。BIAI模型必须能够解释其决策过程，以增强用户的信任和透明度。此外，研究人员需要关注BIAI的局限性，并鼓励对其应用采取平衡和批判的态度。

sception等深度学习模型相比，DBJNet在区分积极、中性和消极情绪的分类水平上平均高出约16%。与支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)相了三分类任务的整体分类精度。

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未来方向

6.1 与神经科学的整合

为了设计出能够模拟人类思维和行为的AI模型，首先需要探索人类大脑如何处理信息并应对各种情况。深入了解生物大脑的功能可以显著促进智能机器的创建。有效地将神经科学概念整合到AI中需要对神经科学和认知科学的基本领域有扎实的理解。

6.2 可扩展性和效率

深度学习的研究通常推动了这一领域的发展，但也带来了网络复杂度增加、参数数量增多、训练资源需求提高和预测延迟加长的问题，这可能限制其在现实世界中的效率。为了提高可扩展性和效率，我们可以借鉴人类大脑的分层和模块化架构，开发出能够有效处理日益复杂的数据和任务的AI模型。

6.3 稳健性和弹性

增强BIAI模型的稳健性和弹性对于确保其在实际应用中的可靠性和可信度至关重要。稳健性指的是模型在各种条件下的稳定表现能力，而弹性则是指模型在面对故障、干扰或环境变化时的恢复和适应能力。通过借鉴大脑中的冗余、可塑性和容错机制，我们可以显著增强BIAI模型的这些特性。

6.4 负责任的BIAI

随着BIAI模型在多个领域的应用不断推进，确保AI研究人员能够设计出更多负责任的模型，即符合伦理标准和社会考量的模型变得至关重要。这意味着在提供结果的同时，BIAI模型需要具备解释其决策过程的能力。此外，确保模型的公平性和透明性对于防止偏见并建立信任也是必要的。

6.5 自主意识的AI

自主意识的AI不仅能够处理信息和做出决策，还具备一定的自我意识、对自身存在的理解以及体验和响应情感的能力。尽管创造出能够模仿或表现出类人意识的AI面临巨大挑战，但通过借鉴大脑的意识处理原则，可以开发出更复杂和高效的模型和算法。

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总结

本文提供了有关受神经科学启发的人工智能技术进展的全面回顾。作者首先概述了通过研究人脑所获得的见解以及当前脑启发人工智能（BIAI）的现状。作者的回顾将BIAI研究分为两种主要类型：一类是受大脑物理结构启发的，另一类是模拟人类行为的。作者还探讨了BIAI在各个领域的实际应用，包括机器人技术、医疗保健、情感识别和创意产业。通过对当前研究趋势的批判性分析，指出了BIAI面临的关键挑战，并提出了未来探索的潜在研究方向。这一全面的回顾旨在为BIAI研究人员提供宝贵的资源，清晰地指导BIAI的现状及其核心挑战，从而促进该领域的有意义进展。