في السنوات الأخيرة، شهدنا تقدمًا ملموسًا في مجالات علم الأعصاب (Neuroscience) والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، لكن لا يزال هناك فجوات تحتاج إلى ملء لتحسين التكامل بين هذين المجالين الثوريين. بناءً على ورشة عمل نظمتها المؤسسة الوطنية للعلوم في أغسطس 2025، تم تحديد ثلاث فجوات رئيسية في قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية:

1. **عدم القدرة على التفاعل مع العالم الفيزيائي**: لا يمكن للأنظمة الحالية التفاعل بفعالية مع محيطها. وهذا يتطلب تطوير أنظمة قادرة على فهم البيئة من حولها بشكل ديناميكي.

2. **تعلم غير كافٍ ينتج أنظمة هشة**: الأنظمة الحالية تعاني من قلة القدرة على التعلم على نحو مستدام، وهذا يتطلب استراتيجيات جديدة ترتكز على مبادئ محدثة.

3. **عدم كفاءة الطاقة والبيانات**: أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تحتاج إلى مصادر طاقة وبيانات بشكل غير فعال، مما يجعلها غير مستدامة على المدى الطويل.

يتمحور البحث حول مبادئ علم الأعصاب القادرة على معالجة هذه الفجوات، مثل **تصميم مشترك للجسم ووحدة التحكم**، و**التنبؤ من خلال التفاعل**، و**التعلم متعدد المقاييس مع التحكم العصبي**، و**الهياكل الهرمية الموزعة**، و**الحساب المدفوع بالحدث النادر**.

كما يطرح الباحثون خارطة طريق بحثية تنظم هذه المبادئ على آفاق قريبة ومتوسطة وطويلة الأجل، مؤكدين أن تنفيذ هذا البرنامج يتطلب جيلًا جديدًا من الباحثين المدربين على الحدود بين علم الأعصاب والهندسة. ولتقديم الدعم المناسب، دفعت الحاجة إلى شروط مؤسسية تشمل التدريب متعدد التخصصات، والوصول إلى الأجهزة، والمعايير المجتمعية، والأخلاقيات.

في النهاية، يبدو أن NeuroAI، أي الذكاء الاصطناعي المستنير بعلم الأعصاب، يمتلك القدرة على التغلب على قيود الذكاء الاصطناعي الحالي، في الوقت الذي يعمق من فهمنا للحساب العصبي البيولوجي.