AI论文中的神经科学引用多用于常识背书

ShahabBakht 在推文线程中指出，AI 论文引用神经科学时多停留在教科书级常识，生物机制很少真正转化为新架构或学习规则。他认为沟通渠道断裂是重要原因：AI 研究者缺少跟进最新神经科学的激励，神经科学学者也缺乏向 AI 圈传播成果的动力。

有开发者指出，AI 论文引用神经科学时多局限于教科书级常识，主要是为研究增加说服力背书，而非转化为新架构或学习规则。他认为，AI 与神经科学缺乏有效沟通渠道，是跨学科创新难以产生的根源之一。

ShahabBakht 指出，AI 论文中的神经科学引用多为教科书级常识，常用于建立与大脑的联系并获得正当性背书。真正将生物机制转化为新架构或学习规则的情况很少见，这一观察批评了「神经科学启发 AI」的叙事。