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在2020和2021年,隨著AlphaFold和RoseTTAFold等深度學習方法以前所未有的精確度由蛋白質序列預測其結構,人工智能技術的進展再次震撼了世界——在很大的意義上,昭告了類神經網路與人腦智能足以匹敵的一種可能性。回顧人工智能的發展,有許多神經科學的影子,也有機器學習領域與認知科學若即若離的交鋒。在歷史的柳暗花明裡,腦科學家問出了這樣的問題:作為目前表現最接近智慧行為的模型,我們能否從深層神經網路的運算法則裡學到任何人類智能的原理或本質?這個演講將由神經生理學出發,從這個歷史悠久、志在瞭解神經系統如何運作的學門裡,思考並探索這種可能性。