近日，美国桑迪亚国家实验室的研究人员在《Nature Communications》上发表了一篇题为《The brain’s unique take on algorithms》的评论文章，深入探讨了桥接自上而下算法和自下而上物理方法的新兴理论计算框架在神经计算技术发展中的重要作用。这一研究不仅为我们理解大脑的计算机制提供了新的视角，也为未来的神经形态硬件和人工智能技术的发展指明了方向。
随着现代科技的飞速发展，人工智能已取得了越来越多的成功。然而，与生物智能相比，其能源效率和认知能力仍有较大差距。生物智能，特别是人类大脑，在处理复杂认知任务时展现出的高效性和精准性，是任何现有技术都难以企及的。因此，研究大脑的计算机制，不仅有助于我们理解生物智能的本质，也为提高人工智能的能源效率和认知能力提供了可能。
为了实现这一目标，我们需要跨越自上而下算法和自下而上物理方法之间的鸿沟。自上而下的方法侧重于设计具有大脑启发性的算法，如人工神经网络，而自下而上的方法则关注于模拟大脑物理特性的计算硬件设计。然而，这两种方法往往难以兼顾神经生物学的复杂性和细节，导致我们无法充分实现大脑的计算能力。
因此，荷兰格罗宁根大学Jaeger 和同事提出了一个替代框架来观察神经计算，试图桥接这两种方法之间的鸿沟。他们认为，要真正理解大脑的计算机制，我们需要从大脑在物理学中进行计算这一事实出发，建立能够物理实现和观察的计算模型。这种模型不仅需要考虑算法的复杂性，还需要考虑物理过程的动态性和时空性。
此外，研究人员还强调了纳入神经生物学细节的重要性。这些细节对于描述心理健康和神经系统疾病中的神经计算中断至关重要。一些脑部疾病可以被视为计算疾病，我们未来治疗它们的能力要求我们有能力操纵和修复这些计算。因此，了解大脑的计算不仅有助于提高人工智能的性能，也有助于我们更好地理解和治疗神经系统疾病。
总之，神经计算是一个充满挑战和机遇的领域。通过桥接自上而下算法和自下而上物理方法，我们可以建立更加准确和高效的计算模型，从而推动神经形态硬件和人工智能技术的发展。同时，纳入神经生物学细节也将为我们理解生物智能的本质和治疗神经系统疾病提供新的思路和方法。未来，随着研究的深入和技术的进步，我们有望揭开大脑计算机制的神秘面纱，为人类社会的发展带来更多的可能性和机遇。
