Orangutan: A Multiscale Brain Emulation-Based Artificial Intelligence Framework for Dynamic Environments

本文介绍了一种新颖的脑启发式人工智能框架——Orangutan。长期以来，实现通用人工智能（AGI）一直是人工智能领域的一个巨大挑战，而脑启发式计算被广泛认为是实现这一目标最有前途的方法之一。Orangutan模拟了生物大脑的结构和计算机制，包括多室神经元结构、多样的突触连接方式、神经微电路、皮层柱和脑区，以及包括促进、前馈抑制、短期增强和短期抑制等生物化学过程，所有这些都基于坚实的神经科学。在这些高度集成的类脑机制的基础上，作者开发了一个感觉运动模型，模拟了人类在观察物体时的扫视眼动。该模型的算法有效性通过手写数字图像的观察测试得到了验证。

论文介绍了一个新的脑启发式的AI框架Orangutan，旨在实现通用人工智能。作者试图通过模拟生物大脑的结构和计算机制来解决通用人工智能的问题。

Orangutan框架模拟了多个尺度的生物大脑结构和计算机制，包括多室神经元体系结构、多样的突触连接模式、神经微电路、皮层柱和大脑区域，以及包括促进、前馈抑制、短期增强和短期抑制等生化过程，建立在坚实的神经科学基础上。作者还开发了一个传感器运动模型来模拟人类观察对象时的视眼运动。

论文的亮点包括：使用了脑启发式的AI框架Orangutan来实现通用人工智能；模拟了多个尺度的生物大脑结构和计算机制；使用传感器运动模型来模拟人类观察对象时的视眼运动；在手写数字图像观察测试中验证了模型算法的有效性。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究被进行，如《A Deep Learning Framework for Neuroscience》、《A Survey of Brain-Inspired Learning》等。