近期神经科学领域有哪些对人工智能研究有启发的工作？
近期真没有，至少没有完成转化。但是不要因此就放弃喔。 下面来画饼，节选自 机器学习和神经科学：你的大脑也在进行深度学习吗？ - 知乎专栏 深度学习的灵感起源可能是神经科学，但近年来的发展毫无疑问已经自成一派，（几乎）与神经科学无关了。机器学习专家们感兴趣的是如何进一步优化他们的算法；神经科学家们则更想知道人脑，而非深度网络们，是如何工作的。 作者 (Marblestone 等人) 相信大脑是进化所产生的隐态机器学习机制。那么大脑应该可以高效地优化多种数据下的多种成本函数。事实上，相比于现有的机器学习系统，大脑的硬件十分缓慢（受限于生化反应的速率）；而对非线性，不可微分，时间上随机，基于脉冲的拥有大量反馈连接的系统如何进行优化，我们所知甚少。在系统构架层面，大脑可用的刺激展示次数少，作用于多个不同的时间框架，并采用主动学习。如果大脑果然是机器学习的范例（特别地，如果它的确解决了多层网络的功劳分配问题），那么我们将学到很多有用的优化算法。 另一方面，即使大脑并不使用反向传递，我们也将学到一种全新的非反向传递的技巧。 机器学习领域中已经开始研究如何用网络产生成本函数。通过考察大脑如何在发展过程中逐渐产生和适用不同的成本函数将帮助我们在机器学习中更好地设计成本函数以及层级行为。 原文献：Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience
我想不引用文献随便写写，如果说得幼稚还请见谅，也欢迎指教，因为实话说人工智能我了解不多，我只是学neural circuits formation的，然后我觉得这些环路形成中有一些很有趣的特点，可能对设计人工神经网路什么的有启发： 1. 簇（丛集） 一组功能相近神经轴突，在发育伸长的过程中可以聚合成簇，以此减少路径错误。 可以理解为，只需要一个领路者找方向，其他大军都无脑跟随，只要它们手举的旗帜都一致。 2. 选择性规避 两组神经元，分别有不同的标识，经过某个区域时，一组被阻挡所以绕路通过，另一组顺利通过。 3. 时序性功能改变 同一个分子，第一个24小时引起两组神经元互相排斥，第二个24小时不再有任何作用，第三个24小时让其互相吸引。所以路径上，先分叉，再平行，再汇合。 4. 信息的过滤 input神经元通过中间神经元，对output神经元进行精细调节。中间可以是一层两层甚至多层，反馈可以是正向负向。信号如果持续时间太长，可以脱敏或者增敏。 5. 通过增加竞争者调节信号强度。两组输出抢一组输入… 6. 位置。 目标的位置决定链接准确度。 Anyway 其实我也不知道这些对你们有没有用，希望能给内行们一些灵感！peace ¯\_(ツ)_/¯ ps. 如果需要具体文献名称请在评论区留言