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追问快读： AI 中内部复杂性和外部复杂性之间的争论悬而未决，这两种方法都可能在未来的进步中发挥作用。通过重新审视和加深神经科学和 AI 之间的联系，我们可能会发现构建更高效、更强大、甚至更“类似大脑”的人工智能系统的新方法。 人工智能 vs 人脑智能 1. 早期人工智能模型是如何从对大脑的理解中获得灵感的？ 人工智能的早期发展得益于对人类大脑的理解。在20世纪中叶，随着神经科学的进展和对人脑功能的初步认识，科学家们开始尝试将这些生物学概念应用于机器智能的开发中。 1943年，神经生理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出的 “McCulloch-Pitts神经元模型” 是最早的尝试之一。这一模型采用数学逻辑描述神经元的活动，虽然简单，但为后来的人工神经网络奠定了基础。 ▷ 图1：神经元结构与McCulloch-Pitts神经元模型 这一时
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