在這個方面，早期人腦和人工智能有着“詭異”的對應_風聞

原創 科技工作者

研究人員發現電腦視覺和人腦視覺在視覺策略方面有着驚人的相似性。它們在視覺形成的初始階段就會檢測到三維形狀信號。

一項近日發表在《當代生物學》雜誌的文章指出，大腦在視覺形成的初始階段就會檢測到三維形狀信號（比如突起、凹陷、軸形或球體）。這一自然人腦策略與約翰霍普金斯大學研究人員在訓練人工智能時發現的智能視覺策略一致。

研究人員對自然神經元和人工神經元進行了同樣的圖像反應測試，並在論文中詳細介紹了大腦視覺皮層V4區的神經元是如何形成三維形狀信號的，打破了過去40年來的研究侷限性（過去科學家只關注二維形狀信號）。

隨後，研究人員在高級計算機視覺網絡AlexNet的早期階段（第3層）發現了人工神經元的相似反應。

在電腦視覺和人腦視覺中，這種早期識別三維形狀的策略可能有助於我們解讀真實世界中的三維物體。

神經科學教授Ed Connor説：“我很驚訝在大腦視覺皮層V4區就看到了清晰的三維形狀信號。我從來沒有想過，一百萬年後，我們會在人工智能AlexNet身上看到同樣的事情，畢竟AlexNet只接受過將二維照片轉換為物體標籤的訓練。”

人工智能的長期挑戰之一就是複製人類的視覺。經過大量訓練，AlexNet這種深層網絡終於在目標識別方面取得了重大進展。但大腦是進化和終身學習的產物，而AlexNet是由計算機科學家設計且經過人工訓練的，那麼這種人腦與電腦之間的“詭異”對應該如何解釋？

Connor説，實際上，AlexNet及類似的深層網絡部分是基於大腦中的多級視覺網絡設計的，而他們觀察到的相似之處可能預示着，未來我們有機會利用自然智能和人工智能之間的關聯。Connor評價道：“人工智能網絡是目前最有前景的人腦學習模型。同時，人類大腦也是讓人工智能更接近自然智能的最佳策略來源。” 

編譯：小貝

審稿：西莫

責編：陳之涵

期刊來源：《當代生物學》期刊編號： 0960-9822

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https://techxplore.com/news/2020-10-spooky-similarity-brains.html

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