早期人工智能研究大量借鉴了神经科学，利用海马体回放和基于多巴胺的学习等概念来构建DeepMind的Atari玩家等系统。然而，“苦涩的教训”出现了，表明大规模计算和数据配合简单的Transformer等方法比受大脑启发的模型更有效。尽管如此，作者认为神经科学仍然为人工智能提供了宝贵的经验，特别是在理解驱动学习的“训练信号”或奖励函数方面，而这是当前人工智能领域尚未充分探索的领域。 AI
排序理由 这是一篇由知名作者撰写的评论文章，讨论了神经科学与人工智能之间历史上的和潜在的未来关系。
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