一项新发表的研究提出了一种新的人脑神经计算模型，它可以阐明我们如何发展复杂的认知技能，并推进对人类大脑的研究 人工智能 神经的。
这项研究是由法裔加拿大团队进行的：来自巴斯德研究所和索邦大学的法国科学家、来自魁北克人工智能研究所和蒙特利尔大学的加拿大科学家。
该模型曾登上美国国家科学院院刊 (PNAS) 的封面， 我把它链接在这里。
三个发展阶段...
本质上，该模型描述了信息处理的三个层次上的神经发展。
第一级 信息处理的一门学科，即感觉运动学科，探索大脑的内部活动如何从感知中学习不同的模式并将其与行动联系起来。
然后是二级，认知的，检查大脑如何在上下文中结合这些模式。
意识层面最后，它考虑了大脑如何将自己与外部世界分离，并（通过记忆）操纵无法感知的学习模式。
……还有两种学习方式
对人脑新神经计算模型的研究也强调两种基本的学习类型。
一是赫布学习 （来自神经心理学家唐纳德赫布），与统计规律相关，即与重复有关。 另一种是强化学习，与奖励和神经递质多巴胺有关。
两种类型的学习与不同层次的信息处理的相互作用可以让我们对认知的基本机制有新的认识。
研究中提出的人脑模型是如何工作的？
该模型解决了三个越来越复杂的任务，从视觉识别到意识感知的认知操作。 每一次，团队都会引入新的基本机制，让他进步。
结果突出了生物神经网络中认知技能多层次发展的两个基本机制：
- 突触后生，在本地范围内进行希伯来语学习，在全球范围内进行强化学习；
- 自组织动力学，通过神经元的自发活动和平衡的兴奋/抑制关系。
这就像确定了控制论大脑是如何开启和操作的。 “我们的模型展示了人工智能如何利用生物机制和认知架构进行处理，从而产生人工意识，”该团队成员说 纪尧姆·杜马斯蒙特利尔大学计算精神病学助理教授。
新的计算大脑模型：它将把我们引向何方？
像我们研究过的模型能在人工智能中带出意识吗？
“实现这一里程碑可能需要整合其他因素，”杜马斯说，“例如认知的社会维度。”这就是研究人员现在正在尝试做的事情：接下来的实验旨在让两个“模拟控制论大脑”相互作用，看看会发生什么。
总结一下，该团队认为，将未来的计算模型锚定在生物和社会现实中不仅可以帮助我们理解认知的基本机制。
它还将帮助我们向人工智能提供这些机制，有一天（不像今天) 会有某种形式的自我意识。
