近期神经科学领域有哪些对人工智能研究有启发的工作？
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