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PNAS | 钱天翼/洪波/王大辉构建灵长类视觉决策模型

iNature 2026-01-23 12:30

文章摘要

本研究背景为人工智能发展需借鉴人脑高效、鲁棒的处理机制。研究目的是构建受灵长类背侧视觉通路启发的神经动力学模型，用于视觉运动感知决策。该模型整合关键神经元与突触动力学，无需大量训练即可复现类人决策行为与神经活动模式，相比传统人工网络表现出更强抗噪声和损伤的鲁棒性。作者进一步引入神经影像引导的微调策略，利用MRI特征与行为相关性优化模型参数，提升性能与生物学合理性。结论表明，该工作为类脑建模建立了方法学框架，缩小了神经科学与人工智能的差距，展示了类脑研究路径对发展适应性、鲁棒性与可解释性人工智能系统的推动作用。

PNAS | 钱天翼/洪波/王大辉构建灵长类视觉决策模型

查看文献： Primate-informed neural network for visual decision-making.
查看期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

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