What Neuroscience Can Teach AI About Learning in Continuously Changing Environments

现代人工智能模型（如大语言模型）通常是在庞大的数据语料库上进行一次性训练，可能还会针对特定任务进行微调，之后便以固定的参数部署使用。这类训练过程成本高昂、速度缓慢且进展渐进，需要数十亿次的重复。相比之下，动物却能够持续不断地适应其环境中不断变化的各种偶然情况。对于社会性物种来说，这种能力尤其重要，因为它们在与同伴互动时，行为策略和奖励结果可能会频繁发生变化。这种适应性的底层计算过程通常表现为动物行为的快速转变以及神经元群体活动中的突然过渡。此类计算能力对现实世界中运行的人工智能系统变得越来越重要，例如控制机器人或自动驾驶汽车的系统，或是在线与人类互动的具身化人工智能。人工智能能否从神经科学中获得启发？本文从这一视角出发，探讨了这个问题，将人工智能领域关于持续学习和情境学习的研究文献，与神经科学领域关于规则、奖励概率或结果不断变化的行为任务中学习机制的研究相结合。我们提出了一个具体的路线图，说明神经科学的洞察能如何推动人工智能在这一领域的发展，同时反过来，人工智能又能为神经科学提供哪些启示，从而推动“神经人工智能”（NeuroAI）这一新兴领域的发展。

论文试图探讨人工智能系统如何从神经科学中获得启发，以实现更高效的持续学习和适应不断变化的环境。当前AI模型通常依赖一次性大规模训练、固定参数部署，缺乏像生物那样在动态环境中快速适应的能力。这是一个新兴且重要的问题，特别是在机器人、自动驾驶和与人类交互的智能体领域。

论文提出将神经科学中的学习机制（如行为任务中规则、奖励概率变化下的快速适应）与AI中的持续学习、上下文学习相结合，探索双向启发的可能性：神经科学为AI提供新的建模思路，AI也为理解大脑学习机制提供工具。这种整合视角是该论文的核心新意。

{综述了动物在面对环境变化时表现出的行为突变与神经群体活动跃迁现象，并类比于AI中的上下文学习与元学习。,提出了一个未来研究议程（agenda），强调构建具有快速适应能力的AI系统的重要性。,指出AI可以从神经科学中借鉴的关键机制包括：多尺度学习、环境反馈驱动的策略更新、基于社交互动的学习等。,同时指出AI的发展也能反哺神经科学，推动对大脑学习机制的理解，形成所谓的'NeuroAI'交叉领域。,没有具体提及数据集或开源代码，但聚焦理论框架与方向建议。}

{"《Continual Learning in Neural Networks》","《In-context Learning and Induction Heads》","《Neural Mechanisms of Task Switching and Cognitive Control》","《Meta-World: A Benchmark for Meta-Reinforcement Learning》","《Emergent Communication through Negotiation》"}