本文提出了一份利用神经科学原理提升人工智能系统安全性的路线图,特别关注通过构建数字孪生、推断脑损失函数和改进机制可解释性等方法来增强AI系统的鲁棒性、规范性和可解释性,但同时也指出了数据、工具和理论框架方面的挑战。
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