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共 6 篇相关访谈。
神经科学家：大脑首要任务是调节身体预算
世界顶级神经科学家丽莎·费尔德曼·巴瑞特博士在访谈中颠覆了传统认知。她指出，大脑的首要任务并非思考或感受，而是像会计师一样调节身体的“代谢预算”。我们并非被动反应世界，而是通过持续预测来主动构建体验。焦虑、抑郁甚至创伤后遗症，都与大脑预测机制和“身体预算”失衡密切相关。理解这一机制，能让我们在情绪和生活中重获更多主导权。
神经可塑性：成人如何重塑大脑专注力
斯坦福大学教授安德鲁·休伯曼在访谈中深入解析了成人神经可塑性的原理与实践方法。他指出，改变大脑并非随意经历就能达成，而是需要特定的神经化学条件：警觉性（去甲肾上腺素）、专注力（乙酰胆碱）以及关键的注意力引导。休伯曼强调，通过有意识的视觉聚焦训练、利用90分钟的学习周期以及保证高质量睡眠，任何年龄段的成人都能有效重塑大脑回路，实现持久的学习与改变。
脑启发AI：从视觉皮层到递归皮层网络
神经科学家Dileep George探讨了理解大脑对构建真正智能AI的重要性。他批评了‘蓝脑计划’等纯模拟方法，主张必须从计算和信息处理角度理解大脑。其团队开发的递归皮层网络(RCN)受视觉皮层启发，具备反馈连接和动态推理能力，能以极少样本学习，并在验证码破解等任务上展现出强大的泛化能力。
马特·博特文尼克：神经科学与AI的融合之路
DeepMind神经科学研究主任马特·博特文尼克探讨了神经科学与AI的融合。他认为理解大脑的关键在于连接认知功能与神经机制，心理学与神经科学本质是同一学科。他分享了从医学生到AI研究者的转变，以及强化学习、多巴胺编码等前沿研究如何揭示大脑运作原理，并展望了AI与神经科学相互促进的未来。
Whitney Cummings：机器人是治愈人类的唯一希望
喜剧演员惠特尼·卡明斯在访谈中探讨了机器人在社会中的角色，挑战了关于机器人的普遍恐惧。她认为，对机器人的恐惧往往带有阶级和性别偏见，而机器人实际上能为弱势群体提供情感支持和实际帮助，并有望成为解决人类自身问题的方案。
AI与人脑信用分配的根本差异
图灵奖得主约书亚·本吉奥在访谈中深入探讨了当前AI与人脑在信用分配、世界理解及知识表征上的核心差异。他指出AI在长期信用分配、因果推理和常识理解上存在短板，并强调通过主动交互、解耦表征及机器教学等新方向，是突破当前AI局限、迈向更通用智能的关键。