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