The Neuroscience of Spatial Navigation and the Relationship to Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in artificial intelligence (AI) and neuroscience are impressive. In AI, this includes the development of computer programs that can beat a grandmaster at GO or outperform human radiologists at cancer detection. A great deal of these technological developments are directly related to progress in artificial neural networks-initially inspired by our knowledge about how the brain carries out computation. In parallel, neuroscience has also experienced significant advances in understanding the brain. For example, in the field of spatial navigation, knowledge about the mechanisms and brain regions involved in neural computations of cognitive maps-an internal representation of space-recently received the Nobel Prize in medicine. Much of the recent progress in neuroscience has partly been due to the development of technology used to record from very large populations of neurons in multiple regions of the brain with exquisite temporal and spatial resolution in behaving animals. With the advent of the vast quantities of data that these techniques allow us to collect there has been an increased interest in the intersection between AI and neuroscience, many of these intersections involve using AI as a novel tool to explore and analyze these large data sets. However, given the common initial motivation point-to understand the brain-these disciplines could be more strongly linked. Currently much of this potential synergy is not being realized. We propose that spatial navigation is an excellent area in which these two disciplines can converge to help advance what we know about the brain. In this review, we first summarize progress in the neuroscience of spatial navigation and reinforcement learning. We then turn our attention to discuss how spatial navigation has been modeled using descriptive, mechanistic, and normative approaches and the use of AI in such models. Next, we discuss how AI can advance neuroscience, how neuroscience can advance AI, and the limitations of these approaches. We finally conclude by highlighting promising lines of research in which spatial navigation can be the point of intersection between neuroscience and AI and how this can contribute to the advancement of the understanding of intelligent behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».