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定量生物学 > 神经与认知

arXiv:2507.10722 (q-bio)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 大脑与机器的桥梁:神经科学、人工智能和类脑系统的统一前沿

标题: Bridging Brains and Machines: A Unified Frontier in Neuroscience, Artificial Intelligence, and Neuromorphic Systems

Authors:Sohan Shankar, Yi Pan, Hanqi Jiang, Zhengliang Liu, Mohammad R. Darbandi, Agustin Lorenzo, Junhao Chen, Md Mehedi Hasan, Arif Hassan Zidan, Eliana Gelman, Joshua A. Konfrst, Jillian Y. Russell, Katelyn Fernandes, Tianze Yang, Yiwei Li, Huaqin Zhao, Afrar Jahin, Triparna Ganguly, Shair Dinesha, Yifan Zhou, Zihao Wu, Xinliang Li, Lokesh Adusumilli, Aziza Hussein, Sagar Nookarapu, Jixin Hou, Kun Jiang, Jiaxi Li, Brenden Heinel, XianShen Xi, Hailey Hubbard, Zayna Khan, Levi Whitaker, Ivan Cao, Max Allgaier, Andrew Darby, Lin Zhao, Lu Zhang, Xiaoqiao Wang, Xiang Li, Wei Zhang, Xiaowei Yu, Dajiang Zhu, Yohannes Abate, Tianming Liu
摘要: 这个位置和综述论文识别了神经科学、人工通用智能(AGI)和类脑计算向统一研究范式的新兴融合。 使用基于脑生理学的框架,我们强调突触可塑性、稀疏的脉冲通信和多模态关联如何为下一代AGI系统提供设计原则,这些系统可能结合人类和机器智能。 该综述追溯了从早期联结主义模型到最先进的大语言模型的演变,展示了诸如Transformer注意力、基础模型预训练和多智能体架构等关键创新如何映射到皮层机制、工作记忆和情景巩固等神经生物学过程。 然后我们讨论了能够突破冯·诺依曼瓶颈以在硅基中实现脑规模效率的新兴物理底物:忆阻器交叉阵列、存内计算阵列以及新兴的量子和光子器件。 在这个交叉点上有四个关键挑战:1)将脉冲动力学与基础模型相结合,2)在不产生灾难性遗忘的情况下保持终身可塑性,3)在具身代理中统一语言与感觉运动学习,4)在先进的类脑自主系统中实施伦理保障措施。 这种跨神经科学、计算和硬件的综合视角为每个领域提供了整合议程。
摘要: This position and survey paper identifies the emerging convergence of neuroscience, artificial general intelligence (AGI), and neuromorphic computing toward a unified research paradigm. Using a framework grounded in brain physiology, we highlight how synaptic plasticity, sparse spike-based communication, and multimodal association provide design principles for next-generation AGI systems that potentially combine both human and machine intelligences. The review traces this evolution from early connectionist models to state-of-the-art large language models, demonstrating how key innovations like transformer attention, foundation-model pre-training, and multi-agent architectures mirror neurobiological processes like cortical mechanisms, working memory, and episodic consolidation. We then discuss emerging physical substrates capable of breaking the von Neumann bottleneck to achieve brain-scale efficiency in silicon: memristive crossbars, in-memory compute arrays, and emerging quantum and photonic devices. There are four critical challenges at this intersection: 1) integrating spiking dynamics with foundation models, 2) maintaining lifelong plasticity without catastrophic forgetting, 3) unifying language with sensorimotor learning in embodied agents, and 4) enforcing ethical safeguards in advanced neuromorphic autonomous systems. This combined perspective across neuroscience, computation, and hardware offers an integrative agenda for in each of these fields.
主题: 神经与认知 (q-bio.NC) ; 神经与进化计算 (cs.NE)
引用方式: arXiv:2507.10722 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:2507.10722v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10722
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Yi Pan [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 18:43:05 UTC (289 KB)
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