新型統(tǒng)計(jì)方法的使用和計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的增長一直被歸結(jié)為人工智能進(jìn)步的重要因素，但是實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)和理論神經(jīng)科學(xué)的貢獻(xiàn)也不應(yīng)當(dāng)被忽略。傳統(tǒng)的人工智能都是基于邏輯的方法和基于理論數(shù)學(xué)的模型所主導(dǎo)，但神經(jīng)科學(xué)可以通過識(shí)別對(duì)認(rèn)知功能中很關(guān)鍵的生物計(jì)算類別進(jìn)行補(bǔ)充。由于知識(shí)的雙向交互特性，人工智能研究者從神經(jīng)科學(xué)中汲取思想來建立新的技術(shù)，神經(jīng)科學(xué)家從人工智能體的行為中學(xué)習(xí)，以更好地解釋生物大腦——如果這兩個(gè)領(lǐng)域要持續(xù)地借助彼此的思想發(fā)展，并創(chuàng)建一個(gè)良性循環(huán)，那么這種一來一往的啟發(fā)是必須的。