"NeuroAI, " sem sameinar "taugalíffræði" og "gervigreind" (AI), hefur hratt vakið athygli sem rannsóknarsvið. Óþekkt fyrir nokkrum árum, er nú áberandi á vinnustofum, ráðstefnum og akademískum forritum, þar með talið vinnustofu á vegum BRAIN-Initiative. Þetta svið sameinar markmið AI um að endurgera greind við innsýn taugalíffræðinnar í heila-eins útreikninga. AI notar taugakerfi til að líkja eftir heilanum, prófa kenningar um taugalegar útreikningar, samkvæmt hugmyndum Richard Feynman um að sönn skilningur komi af sköpun. Á meðan innblæs taugalíffræði AI til að búa til kerfi sem geta leyst mannsgerðar aðgerðir, mynda endurgjafarlykkju sem hröðar framfarir á báðum sviðum. Í AI forritum eins og DeepLabCut einfalda AI gögnagreiningu í taugalíffræði, svipað og hlutverk þess í eiginleikum eins og samsetningu próteina eða myndgreiningu, en þetta er ekki endilega "NeuroAI. " Samspil AI og taugalíffræði nær aftur til skýrslu Johns von Neumann frá 1945 um EDVAC tölvuna, innblásins af greiningu McCulloch og Pitts' frá 1943 um taugakerfi.

Frank Rosenblatt's perceptron árið 1958 ýtti undir hugmyndina um gagnadrifin nám í kerfum, undir áhrifum frá verkum Donalds Hebb um plastískan sem margfaldast í tengslum. Þó einlag aperceptsóknir hafi verið takmarkaðar, er hugmyndin um synöpsur sem sveigjanlega námsþætti enn mikilvæg. Samstæðar framfarir fela í sér vélatengdartaugakerfi (CNN), innblásið af módelum sjónberki, og styrkingarnám, sem er tekið dæmi af AlphaZero frá Google. Tækni eins og dropout hermir eftir fallhlaup taugunga til að auka seiglu taugakerfa. Þetta gagnkvæmt samband auðgar bæði AI og taugalíffræði; taugakerfi eykur skilning okkar á taugalegum útreikningum, innblásandi ný líkan og reiknirit. Þegar NeuroAI þróast, dýpkar það skilning okkar á greind í bæði líffræðilegum og tilbúnum samhengi, lofandi að samþætta og stækka þessi svið enn frekar. Þessi ritgerðaröð mun kafa ofan í þessar umbyltingarsambönd og þær hagnýtar og siðferðislegar spurningar sem þær vekja.