最新研究显示，ChatGPT通过其庞大的1700亿参数网络展示了智能如何从复杂系统中自发涌现，进而激发了我们对生物大脑智能涌现机制的探讨。由于复杂的树突结构和离子通道，每个生物神经元实际上是一个具备深度学习网络计算能力的微型神经网络。 大脑精细模拟是唯一能够精确捕捉这种树突结构、离子通道和突触互动复杂性的数学方法。然而，这种模拟只是揭示生物智能的起点。基于大脑的精确还原，如何进一步探索智能本质，无论对计算还是实验神经科学而言，都是一片未知领域。 在本次报告中，我将介绍一种新的智能形态——生物通用智能，它基于精细的大脑模拟，能够适应并探索真实世界。我将通过介绍最新的高效大脑模拟框架DeepDendrite (Zhang, et.al., Nat. Commun. 2023)和可以与环境交互的精细线虫模型（Zhao, et.al., Nat. Comput. Sci, in press）来探讨这种基于真实神经系统模拟的智能形式。