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

2024年诺贝尔物理学奖颁发给约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。他们的工作奠定了人工智能的基础，使得机器学习和深度学习成为可能。霍普菲尔德创建了一个联想内存，可以存储和重建数据中的图像和其他类型的模式。辛顿则发明了一种方法，可以自主查找数据中的属性，从而执行诸如识别图片中的特定元素等任务。诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯表示，虽然人工智能似乎不是诺贝尔物理学奖的有力竞争者，但

["人工智能初创公司Anthropic宣布重大突破，提出更好地理解神经网络行为的方法。","研究成果将提高下一代人工智能的安全性和可靠性，有望帮助研究人员和开发者更好地控制AI模型的行为。","Anthropic通过深入研究神经网络的特征，解析了神经网络内部的工作方式，为预测神经网络结果提供了新方法。","这一突破或有助于克服理解语言模型行为的挑战，对人工智能领域具有重要意义。"]