今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主導(dǎo)著AI和AIOps的發(fā)展，但是我已經(jīng)多次說過這是不可持續(xù)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供有效和有意義的結(jié)果的能力達到了頂峰。該科學(xué)存在基本的難處理性，不匹配性和固有延遲的問題。即使在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進行了大量投資，這也關(guān)系到AIOps，并且實時業(yè)務(wù)社區(qū)受到限制。這使我進入了計算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，我相信它將極大地受益于AI。

當(dāng)我凝視著AI可能如何發(fā)展的未來時，我期望與計算神經(jīng)科學(xué)有很多交叉。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前正在發(fā)生的事情是與AI進行雜交的早期嘗試，但這是失敗的，并將繼續(xù)如此。

什么是計算神經(jīng)科學(xué)?

這是嘗試采用人腦和相關(guān)神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜且鮮為人知的行為，并開發(fā)數(shù)學(xué)和算法模型以試圖了解其行為的方法。您可以將計算神經(jīng)科學(xué)與經(jīng)濟學(xué)或氣候科學(xué)進行比較。在所有這些情況下，您都擁有一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有可見但輪廓不清的輪廓。我們希望我們可以學(xué)習(xí)有關(guān)這些系統(tǒng)的知識，以進行高級預(yù)測，這可以通過構(gòu)建計算模型來實現(xiàn)，這些計算模型可以是直接算法或一組數(shù)學(xué)方程式，以嘗試深入了解這些大型復(fù)雜系統(tǒng)。這種方法與其他科學(xué)方法(例如物理學(xué)和化學(xué)方法)完全不同，在科學(xué)方法中，您先定義明確的行為，然后嘗試自下而上地理解，例如，為什么原子表現(xiàn)出它們的行為方式，或者分子或細胞如何相互作用。將計算神經(jīng)科學(xué)，經(jīng)濟學(xué)和氣候科學(xué)視為自上而下的科學(xué)，而不是經(jīng)典的自下而上的科學(xué)。通常，計算神經(jīng)科學(xué)將為您提供有關(guān)大腦和神經(jīng)系統(tǒng)如何工作的指示。

當(dāng)您以這種方式看時，變得非常有趣的一件事是AI和計算神經(jīng)科學(xué)有許多相似之處。但是，人們認為這兩個學(xué)科之間存在巨大差異，許多人將計算神經(jīng)科學(xué)視為自下而上的科學(xué)，并將AI視為工程項目。這是錯誤的，它們都是自上而下的科學(xué)，正在研究非常相似且高度重疊的領(lǐng)域。因此，在未來的五到十年中，我們將看到這兩個學(xué)科之間有更多的交叉。

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編輯?∑Gemini

?來源：教育新聞網(wǎng)

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總結(jié)

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