受益于人工智能的发展，人们可以以前所未有的时空分辨率系统地观察神经活动

　　受到生物神经系统研究的启发，一种名为EWC的学习算法被提出并被用于深度神经网络的研究。这种算法在学习新任务时控制着网络参数的变化，从而保留了旧的知识，使深度学习中的连续学习成为可能。
　　强化学习（RL）是一种被广泛使用的机器学习框架，该框架已被用于许多应用程序，如AlphaGo。它与 AI智能体如何采取行动并与环境进行交互相关。事实上，RL也与生物学习过程密切相关。时间差分学习（TDL）是一种重要的RL方法，也是RL的早期算法之一。TDL通过价值函数的当前估计值的引导来学习，该策略类似于动物系统中二阶调节的概念。
　　三、脑计划
　　许多国家和地区都开展了大脑研究项目以加速脑科学研究，如表1所示。尽管研究的重点和路线不同，但基于脑科学的发现进行的下一代AI的开发是所有大脑研究项目的共同目标。各国政府和大多数科学家似乎已达成共识，即发展神经成像和控制技术可以帮助我们探索大脑的工作原理，从而使我们能够设计出更好的、包括硬件和软件在内的AI架构。在研究期间，包括生物学、物理学、信息学和化学在内的多个学科之间的相互合作对于实现不同方面的新发现是非常必要的。
　　表1?各国脑科学研究项目概览
　　在过去五年中，在大脑研究项目的支持下，研究者们取得了重要的成果。光遗传学的发展使我们能够以单细胞分辨率精确地控制神经活动。利用先进的波束调制方法可以进一步实现大规模控制。与此同时，多种方法已经被研究人员提出，并被用来以3D形式记录大规模神经活动。被记录到的神经元数量在不断增加，从数十个增加到数千个，而且随着大视场高分辨率成像技术的不断发展，近期这一数量可能增加到数百万个。神经光子学领域中显著的技术进步为神经科学中的重要发现提供了技术基础。例如，脑计划（BRAIN Initiative）的关注重点将逐渐转向发现驱动型科学。
　　脑计划旨在通过神经科学革新机器学习，其中一个经典案例是大脑皮质网络的机器智能计划（MICrONS）。通过使用连续切片电子显微镜，研究人员能够以前所未有的分辨率以3D形式重建复杂的神经结构。结合多尺度数据的高通量数据分析技术，一些创新性的科学方法可以被开发以探索基本的神经科学问题。基于这种被改进的理解方式，研究人员提出了用于深度神经网络的创新性架构，并尝试对当前架构的工作原理进行理解。此外，当前的深度学习技术还可以对研究中大量的数据处理进行加速，从而形成良性循环。
　　受益于近年来AI技术的发展，我们可以以前所未有的时空分辨率系统地观察神经活动。同时，许多大规模数据分析技术被提出，用于解决此类技术产生的大量数据所带来的挑战。按照这条路线，各种大脑研究项目可以以指数形式加快脑科学研究。通过越来越多的研究成果，我们可以更好地了解人类的大脑。毫无疑问，大脑的工作原理将会启发下一代AI的设计，这就像过去对大脑研究的发现启发了今天的AI成就一样。