[论文解读] Brain-inspired Artificial Intelligence: A Comprehensive Review

Jing Ren, Feng Xia|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2024

EEG and Brain-Computer Interfaces被引用 5

一句话总结

对脑启发的AI (BIAI) 进行全面调查，将其分为物理结构和以人类行为为灵感的模型，详细介绍来自神经科学的知识、应用、挑战和未来方向。

ABSTRACT

Current artificial intelligence (AI) models often focus on enhancing performance through meticulous parameter tuning and optimization techniques. However, the fundamental design principles behind these models receive comparatively less attention, which can limit our understanding of their potential and constraints. This comprehensive review explores the diverse design inspirations that have shaped modern AI models, i.e., brain-inspired artificial intelligence (BIAI). We present a classification framework that categorizes BIAI approaches into physical structure-inspired and human behavior-inspired models. We also examine the real-world applications where different BIAI models excel, highlighting their practical benefits and deployment challenges. By delving into these areas, we provide new insights and propose future research directions to drive innovation and address current gaps in the field. This review offers researchers and practitioners a comprehensive overview of the BIAI landscape, helping them harness its potential and expedite advancements in AI development.

研究动机与目标

• 介绍神经科学和人类行为如何为AI系统设计提供启示。
• 提供关于BIAI的双分类框架：物理结构启发与以人类行为启发的模型。
• 讨论现实世界的应用、益处、部署挑战，以及伦理性和可解释性等方面的影响。
• 识别尚存的问题并提出推进BIAI研究的未来方向。

提出的方法

• 调查关于神经科学信息化AI与以人为行为启发的学习机制的文献。
• 提出一个两类框架（物理结构启发与以人类行为启发）来组织BIAI方法。
• 总结具有代表性的模型及其脑启发机制（学习、注意、记忆等）。
• 讨论在机器人、医疗保健、情感感知和创造性内容生成等领域的应用。
• 强调可解释性、可扩展性以及与脑原理的一致性等挑战，并概述未来方向。

实验结果

研究问题

• RQ1 什么是BIAI，它与通用AI有何不同？
• RQ2 哪些脑启发来源（神经结构、学习、注意、记忆、认知、创造力）可以为AI模型设计提供信息？
• RQ3 存在哪些类别的BIAI模型及其优点与局限？
• RQ4 哪些现实领域可从BIAI获益，出现了哪些部署挑战？
• RQ5 未来BIAI研究的主要待解问题和有前景的方向有哪些？

主要发现

• BIAI 将神经结构、学习机制、注意、记忆、认知和创造力等原理整合在一起。
• BIAI 模型分为物理结构驱动和以人类行为驱动的方法。
• 相较于传统AI，BIAI 在适应性、泛化能力和可解释性方面具有潜在优势。
• 应用涵盖机器人、医疗保健、情感感知和内容生成，並强调部署挑战。
• 本文概述了推进BIAI研究与实践的待解问题和未来方向。