由北京智源人工智能研究院牽頭，聯合多所頂尖高校及科研機構共同完成的《人工智能的認知神經基礎白皮書》（以下簡稱《白皮書》）正式發布。這份基礎重大研究成果，不僅系統梳理了認知神經科學與人工智能交叉領域的前沿進展，更深遠地指向一個核心目標：為下一代人工智能基礎軟件的開發奠定堅實、受自然智能啟發的理論基礎。
《白皮書》深入探討了人類大腦的認知神經機制——如感知、學習、記憶、決策、語言及社會交互——如何為人工智能的發展提供深邃的靈感與可計算的模型。報告指出，當前以大數據驅動和深度學習為主流的人工智能范式，在泛化能力、因果推理、高效學習及能耗等方面面臨瓶頸。而人腦在處理同類問題時，展現出驚人的效率、靈活性與魯棒性。因此，理解生物智能的計算原理，是突破現有AI能力邊界、邁向更通用、更可靠人工智能的關鍵路徑。
在核心內容上，《白皮書》詳細闡述了幾個關鍵交叉方向：
- 類腦感知與計算：借鑒視覺、聽覺等感知系統的神經編碼與處理層次，探索新型神經網絡架構與脈沖神經網絡，旨在實現更高效、更節能的感知計算模型。
- 學習與記憶機制：深入剖析大腦中的突觸可塑性、海馬體記憶系統及睡眠鞏固等過程，為開發具備持續學習、聯想記憶和災難性遺忘緩解能力的新型學習算法提供藍圖。
- 決策與推理框架：結合前額葉皮層的認知控制、獎勵系統及貝葉斯大腦假說，探索將符號推理與子符號計算相結合的混合智能系統，以提升AI的因果推斷與可解釋決策能力。
- 社會智能與交互：從鏡像神經元系統、心理理論等出發，為構建具備理解他者意圖、情感和協作能力的人工智能體提供神經科學依據。
對人工智能基礎軟件開發的深遠影響
《白皮書》的發布，其重大意義在于為“人工智能基礎軟件開發”指明了新的范式轉型方向。傳統AI軟件棧主要圍繞數據、算力和深度學習框架構建。受本《白皮書》啟發的未來基礎軟件，或將呈現以下新特征：
- 架構革新：未來的AI開發框架和底層庫可能將深度融合受神經科學啟發的計算單元（如脈沖神經元）、學習規則（如赫布學習、類強化學習）和網絡拓撲，提供超越傳統深度網絡的建模工具。
- 協議與標準：為了有效整合腦科學與AI模型，需要建立跨學科的數據表示標準、模型評估基準和仿真協議，這催生了新型基礎軟件中間件的需求。
- 開發工具鏈：可能出現專門用于構建、仿真和調試“認知神經啟發的AI模型”的集成開發環境、可視化工具和專用編譯器，降低該領域的研發門檻。
- 軟硬件協同：對神經形態芯片、存算一體等受腦啟發的專用硬件的編程支持，將成為基礎軟件棧不可或缺的一部分，以實現真正的能效與性能突破。
智源研究院此次發布的《白皮書》，不僅是一份前沿學術，更是一份面向未來的行動指南。它標志著人工智能研究正從純粹的工程實踐，向深度融合生命科學原理的深層探索邁進。通過夯實“認知神經基礎”，我們有望孵化出一整套全新的、根植于智能本質的人工智能基礎軟件體系，從而驅動AI技術邁向一個更智能、更高效、也更貼近人類能力與價值觀的新紀元。
