拥有超过860亿个神经元的人类大脑每个神经元都能够与其他神经元形成多达1万个突触连接，这为智能的扩散提供了一个异常复杂的连接网络基础。

长期以来，人类一直追求人工通用智能（AGI）系统，这些系统能够达到甚至超越人类水平的智能水平，从而使AGI能够进行广泛的智力任务，包括推理、问题解决和创造力。

受此努力的启发，脑启发式人工智能成为一个新兴领域，它集合了神经科学、心理学和计算机科学的知识，创造出既高效又强大的AI系统。在Meta-Radiology上发表的一项新研究中，一组研究人员研究了人类智能和AGI之间共享的核心要素，特别强调了规模、多模态性、对齐和推理。

最近大型语言模型（LLMs）的进展展示了令人印象深刻的少样本和零样本能力，通过发挥现有知识模仿类似人类的快速学习，尤其是上下文学习和提示调整在向LLMs提供样本以熟练地应对新挑战方面起到关键作用。

此外，该研究深入探讨了AGI系统的进化轨迹，从算法和基础设施的角度进行了全面分析。通过对AGI的局限性和未来前景进行全面分析，研究人员获得了对该领域未来潜力发展的宝贵见解。

该研究作者表示：我们的研究强调了研究人类大脑并创建模仿其结构和功能的人工智能系统的重要性，这将使我们更接近开发能与人类智能相媲美的AGI这一宏伟目标。反过来，AGI有潜力提升人类智能并深化我们对认知的理解。随着我们在人类智能和AGI领域的进展，两者相互促进，开启了新的可能性。