乍一看，視錯覺、量子力學和神經(jīng)網(wǎng)絡似乎是毫不相關的話題。然而，在APL Machine Learning發(fā)表的新研究中，我利用一種稱為“量子隧穿”的現(xiàn)象設計了一個神經(jīng)網(wǎng)絡，它可以像人類一樣“看到”視錯覺。
我的神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬人類對著名的內克爾立方體和魯賓花瓶幻覺的感知方面做得很好——事實上，比計算機視覺中使用的一些更大的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡要好。
這項研究也許能解答人工智能(AI)系統(tǒng)是否真的能夠達到類似人類認知的程度。
為什么會產(chǎn)生視覺錯覺?
視錯覺會誘使大腦看到可能是真實也可能不是真實的東西。我們并不完全了解視錯覺是如何產(chǎn)生的，但研究它們可以讓我們了解大腦是如何工作的，以及大腦有時是如何失靈的，比如癡呆癥和長途太空飛行。
使用人工智能模擬和研究人類視覺的研究人員發(fā)現(xiàn)，視覺錯覺是一個問題。雖然計算機視覺系統(tǒng)可以識別藝術畫作等復雜物體，但它們往往無法理解視覺錯覺。(最新模型似乎至少可以識別某些類型的錯覺，但這些結果需要進一步研究。)
我的研究利用量子物理學來解決這個問題。
我的神經(jīng)網(wǎng)絡如何工作?
當人腦處理信息時，它會決定哪些數(shù)據(jù)有用，哪些數(shù)據(jù)沒用。神經(jīng)網(wǎng)絡使用多層人工神經(jīng)元來模擬大腦的功能，使其能夠存儲數(shù)據(jù)并將其分類為有用或無益。
神經(jīng)元由其鄰居發(fā)出的信號激活。想象一下，每個神經(jīng)元都必須翻過一堵磚墻才能被激活，而來自鄰居的信號會把它撞得越來越高，直到它最終越過頂峰，到達另一邊的激活點。
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