人工智能的“自下而上”和“自上而下”两种研究路径的融合是一个复杂的过程，涉及多个层面的整合。根据搜索结果，以下是几种可能的融合方式：

1. 混合类脑计算新框架：有研究尝试通过三因素学习法则和元学习来融合两种方向。三因素学习法则通过改变神经元的连接因素（包括突触前后的活动以及自上而下调控的神经递质）来实现学习，这表明在神经网络层面可以实现两种路径的结合[1]。

2. 通专融合AGI实现路径：在构建通用人工智能（AGI）的过程中，强调了“基础模型层”的重要性，这一层需要大量工作来改变现有架构，实现知识与推理的有效解耦与组合，同时实现自上而下和自下而上的结合[2]。

3. 逻辑学与人工智能的交叉研究：逻辑学作为计算机科学和人工智能的基础，在新一代人工智能中的作用逐渐受到重视，这可能意味着通过逻辑推理和形式化方法来整合两种路径[3]。

4. 符号计算与统计计算的结合：有观点认为，解决人工智能发展中的瓶颈问题需要倡导自上而下的符号计算和自下而上的统计计算结合的研究路线[4]。

5. 跨学科研究：人工智能的发展需要跨学科的合作，包括认知科学、神经科学、心理学等领域，这些领域的融合有助于从不同角度理解和模拟智能行为，实现两种路径的整合[5]。

6. 技术与伦理的结合：在实现机器伦理的方法中，自上而下方法依据给定的伦理理论或伦理规则来约束智能系统的行为，而自下而上方法则关注于从数据中学习伦理行为，两者的结合有助于发展负责任的人工智能[6]。

综上所述，人工智能的“自下而上”和“自上而下”两种研究路径的融合需要在技术、理论、伦理等多个层面进行探索和整合。这种融合有助于推动人工智能向更高层次的智能发展，并实现更加全面和有效的智能系统。

[1] 自上而下or自下而上？混合类脑计算新框架：全都要 - 集智俱乐部 [2] 以通专融合方式构建AGI——路径与关键问题探索｜CNCC2024 [3] 论新一代人工智能与逻辑学的交叉研究-胡业生的博文 - 科学网 [4] 哲学与认知科学交叉融合的途径-马克思主义学院 - 长沙理工大学 [5] 人工智能与认识论的哲学互释：从认知分型到演进逻辑 [6] 论新一代人工智能与逻辑学的交叉研究 - 中国社会科学网