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人工智能与神经科学研究主题研究

文/上海新奇因子智能科技有限公司程燕

摘要：在当前社会经济与科技持续稳定发展背景下，人工智能（AI）促使各个行业全面转型

发展，医学领域也迎来了全新的发展机遇。当前临床决策支持系统、人工神经网络以及大数据挖掘

等技术在人工智能的支持下顺利开展。目前，以医学影像技术与神经网络技术为代表的AI技术已

经被广泛应用到疾病的筛查、诊断、治疗以及康复等多个方面，对诊断的准确率以及工作效率的提

升有着一定的积极影响。神经科学研究具有前沿性强以及交叉性比较显著的特点，将人工智能技术

融入其中，使两者之间互相促进，收获更多的科研成果，助推我国科技事业的发展。

关键词：人工智能；神经科学；研究主题

神经科学的研究始于20世纪中叶，主要针对人与动物神经系神经系统疾病的风险预测、影像学诊断、病理学诊断以及实验

统结构进行研究，目前已经对精神系统内分子水平、细胞水平以室诊断等。神经科学是实现整个神经系统结构、功能以及疾病

及细胞之间的变化过程有了一个初步的了解，这些过程在中枢功的研究，不断探索认知以及行为本质以及规律的学科。通过对

能控制系统内可实现灵活运用。目前，欧盟人类脑计划、美国大脑认知功能神经基础研究，能够分析出人类神经精神性疾病的

脑计划以及日本的脑/思维计划相继出台，这一领域已有一定研病因，进而实现药物的靶向筛选[1]。在这一背景下，人工智能

究进展。中国脑计划则是一体两翼的结构，将脑认知神经原理作（AI）与神经科学（NS）之间存在着相互依存、互相促进的关

为基础，重点研究脑疾病治疗方法，且推动新一代人工智能的发系。下面将详细分析：（1）神经科学可以为人工智能提供生物

展。神经科学与人工智能之间的信息流动是相互的，人工智能与学基础，神经科学通过对大脑结构和功能的研究，为人工智能

大数据技术成为神经科学发展的加速器，而精神科学研究成果也提供生物学依据。例如，神经元和突触的结构及其相互作用启

会推动人工智能发展。因此需要根据人工智能以及神经科学研究发了人工神经网络的设计，而大脑的信息处理机制则为人工智

现状分析，把握好两者研究的特点以及发展趋势，为将来研究提能算法和模型提供了灵感。（2）人工智能助力神经科学数据分

供科学有效的参考。析，人工智能技术在神经科学领域的应用，有助于处理和分析

大量的神经元数据。深度学习等人工智能方法可以自动识别和

一、人工智能与神经科学之间的关系对神经元图像分类，提取特征并进行功能解析，从而为神经科

学研究提供有力支持。（3）人工智能驱动的神经建模，人工智

随着时代不断发展，目前人工智能技术已经被广泛运用到能技术可以帮助研究人员构建更精确的神经网络模型，从而更

学术

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好地模拟大脑功能。这类模型有助于研究神经系统的动力学、（二）神经科学研究历程

计算能力和神经可塑性，为理解大脑提供了有力工具；（4）双对神经科学的研究，古希腊医生希波克拉底早在公元前400

向交流与融合，人工智能技术和神经科学的研究成果可以相互年就对神经系统进行了描述。然而，在这个阶段，人们对神经

借鉴和应用；（5）合作推动创新，人工智能与神经科学领域的系统的认识仅限于表面观察。后来在17—20世纪，科学