[caption id="attachment_37034" align="aligncenter" width="600"] 图1.神经科学概述，用于决策的机器人方法。该图详述了跨学科研究的关键领域。信用：行为科学的当前观点。[/caption]

韩国科学技术院（KAIST）、剑桥大学、日本国家信息研究所、通信技术研究所和谷歌DeepMind的研究小组已经达到人类如何做出明知决策的关键点，可以通过模拟战略从而显著提高机器人的智能人类大脑如何在我们的日常生活中使用策略做出决定。

在这个瞬息万变的世界，人类和自主机器人都需要不断地学习和适应新的环境。但不同的是，人类能够根据特殊的情况做出决定，而机器人仍然依赖于预定的数据来做决定。

尽管在加强机器人的物理能力方面取得了迅速的进展，但是它们的中央控制系统(控制机器人在任何时候该做出怎样的决定)仍然不如人类。特别是他们往往依赖预先编程的指令来指导自己的行为、缺乏人类行为的特征以及快速学习能力和适应的灵活性。

将神经科学应用于机器人技术，来自韩国科学技术院生物与脑工程系的Sang Wan Lee教授和剑桥大学的Ben Seymour教授、日本国家信息研究所和通信技术研究所提出了一个机器人应该基于人脑原理设计的案例。他们认为，通过模仿人类大脑在日常生活中的决策过程中使用的策略，可以显着提高机器人智能。

人类大脑做出决策的计算原理是什么？也就是说，如果不知道如何将大脑活动转化为机器人“大脑”的计算机代码，那么将类人智能导入机器人中会一直都是一项艰难的任务。

然而，研究人员现在认为，在计算神经科学领域的一系列最新发现之后，有足够多的这种代码可以有效地将其写入机器人中。其中发现一个例子是人类大脑的“元控制器”，大脑决定如何在不同子系统之间切换以执行复杂的任务。另一个例子是人体疼痛系统，它允许人们在潜在的危险环境中保护自己。李教授说:“复制这些机器人的大脑代码可以大大提高机器人的灵活性、效率和安全性。”

[caption id="attachment_37035" align="aligncenter" width="600"] 图2.大脑启发的机器人学习解决方案。关于学习和认知的各个方面的神经科学观点汇集在一起，并创造了一种称为前额脑电控制的新思想，它可以激发研究人员设计学习代理，以解决机器人技术中的各种关键挑战，如绩效、效率、速度、合作、竞争和探索以及利用权衡取舍。信用：科学机器人[/caption]

研究小组认为，这种跨学科的方法将为神经科学和机器人技术带来同样多的好处。最近，人们对焦虑、抑郁和成瘾等精神障碍背后的原因产生了浓厚的兴趣，这催生了一套复杂的理论，如果没有某种先进的情境平台，这些理论很难得到检验。

Seymour教授解释说：“我们需要一种模拟人类大脑的方法，以便找出它在现实生活中如何与世界相互作用，以测试这些模型中的差异以及如何引起某些疾病。例如，如果我们能在机器人身上重现焦虑行为或强迫症，我们或许可以预测到我们应该如何来治疗人类。

该团队还表示，在人类和智能机器人以同样的方式学习、行动和做出行为时可能还会有其他好处。当机器人模仿人类做出我们认为不好的负面行为时，那往往不只是表面看到的“危险”，相反这有助于我们理解人类行为从而更加明白我们自己。“