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这成了一个隐喻：脑科学、人工智能，两个同属21世纪的前沿学科，在过去数十年间彼此相对独立，鲜有交叉。
中国科学院外籍院士、中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明在当天的论坛上也提到，不管是国内还是国外，都是如此，不过随着研究手段不断丰富，研究领域不断突破，两者的交叉融合成为热点，甚至出现一个新的研究名词，类脑智能。美国、欧盟都相继启动相关研究计划，中国也启动了脑计划。他说，中国的计划是将脑科学和人工智能结合得最为紧密的。
比如，现在流行的深度学习，就是基于人工神经网络的一个应用，这些人工神经网络都可以从神经科学的一些规律中得到灵感。蒲慕明说，比如可以借鉴神经突触的可塑性、记忆储存、提取与消退，等等。
不过他也承认，目前的脑科学研究能启发人工智能的并不是特别多。
蒲慕明给出一个类比，当前的脑科学研究，仅相当于物理、化学等学科在19世纪末期的研究水平，“要完全理解大脑，可能是几个世纪的事情，而不是我们这个世纪就可以达到的。”他说。
那为何还要做类脑研究，蒲慕明说，必须要在这个时候做一些适当的应用，假如不把已经知道的知识应用到对脑疾病的诊断、干预和治疗上，那么到2050年我们的医疗系统很可能要面临崩溃——那时你会发现仍然没有一个脑疾病能够治愈。
相应地，人工智能的应用也是如此。他说，不一定非要完全搞清楚，神经科学一些具有阶段性的成果，也可以给人工智能的发展提供启发。
什么是人类最重要的智能行为?
中国科学院院士、中国科学院自动化研究所研究员谭铁牛就在现有的研究基础上，得出一个结论：“模式识别”是人类最重要的智能行为，也是人工智能重要的研究内容——机器的“模式识别”能力，在一定程度或者很大程度上反映了机器智能“类人”的程度。
在当天的论坛上，谭铁牛举了几个模式识别的例子。比如语音识别，近些年突飞猛进的科大讯飞，能将维吾尔语翻译成汉语，汉语翻译成维吾尔语;再如步态识别，在看不到人脸、虹膜和指纹的时候，就能通过步态在几十米外感知到其身份。
此外，还有图像识别，其中具有代表性的人脸识别，早在几年前马云刷脸支付已经引爆舆论热点。谭铁牛本人就在进行虹膜识别的研究，并建立了目前国际上规模最大的共享虹膜图像库，被多国共享使用。他说，这不仅可以用在手机上，还可在查找丢失儿童上发挥作用。
谭铁牛说，模式识别的技术瓶颈可通过借鉴生物的机理改进，未来生物启发的模式识别在人工智能领域前景可期。其最终追求，是希望模拟逼近人的模式识别，这是非常艰巨的过程。
