本文节选自Brain Inspired播客对神经科学家Anthony Zador的采访，探讨了神经科学与人工智能（NeuroAI）交叉领域的前沿问题。Zador教授以其独特的视角，深入剖析了NeuroAI的过去、现在与未来，并对当前AI发展趋势提出了富有见地的评论，尤其关注了多目标协调、发育学习以及模拟到现实的转换等关键挑战，为AI未来的发展方向提供了宝贵的启示。
在神经科学与人工智能的交叉领域，著名神经科学家Anthony Zador与Brain Inspired播客主持人Paul Middlebrooks展开了一场深度对话。作为该领域的先驱者之一，Zador详细阐述了他对NeuroAI未来发展的独特见解。
从最初对"NeuroAI"这一术语的抗拒，到如今对这一领域充满期待，Zador的转变源于对问题本质的深入思考。他指出，在80-90年代，计算神经科学与人工神经网络是紧密相连的领域。然而，随着研究的深入，他意识到仅仅关注神经回路的动态特征是远远不够的，更重要的是要理解这些回路如何帮助生物体解决实际问题。
在谈到当前AI发展时，Zador提出了一个发人深省的观点。他认为目前备受关注的Transformer架构可能是NeuroAI成功的反例，因为它与大脑的工作方式几乎毫无相似之处。他解释说，ChatGPT的成功主要归功于语言系统的封闭性特征，而不是对人类认知过程的真实模拟。
对于AI未来发展方向，Zador特别强调了多目标协调这一关键挑战。他指出，现有的AI系统擅长优化单一目标，但在处理多个目标时往往表现不佳。相比之下，生物在进化过程中形成了精妙的机制来平衡觅食、逃生、繁殖等多重目标。这种平衡机制的实现方式，或许正是未来AI发展的重要启示。
在发育与学习方面，Zador提出了一个新颖的观点。他认为人类基因组可以被视为神经回路的"压缩表示"，通过递归规则实现复杂结构的生成。这种观点得到了他最新研究的支持，他的团队成功将大型神经网络压缩了100至1000倍，同时保持了原有性能。
关于机器人技术的发展，Zador强调了从模拟到现实（sim-to-real）转换的困难性。他指出，生物系统在这方面展现出惊人的适应能力，比如体型差异巨大的犬类仍能共享相似的神经发育指令。这种适应性的背后，是一个精心设计的发育过程，通过逐步解决子问题来实现复杂能力的获得。
展望未来，Zador认为课程学习可能是克服当前AI发展瓶颈的重要方向。通过将复杂任务分解为更小的子任务，并按照合理的顺序逐步学习，AI系统可能会比直接学习最终目标更加高效。这种方法不仅可能加快学习速度，还可能提高系统在面对现实世界变化时的适应能力。
这场对话不仅展示了神经科学与人工智能的深度融合前景，更揭示了生物智能对人工智能发展的重要启发。随着研究的深入，这种跨学科的探索必将为AI的未来发展提供更多洞见。
Zador教授的观点为人工智能领域的研究指明了新的方向，强调了从生物智能中汲取灵感的重要性。未来，NeuroAI的持续发展有望解决当前AI面临的诸多挑战，并最终推动人工智能技术的突破性进展。