乍一看，視錯(cuò)覺(jué)、量子力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎是毫不相關(guān)的話題。然而，在APL Machine Learning發(fā)表的新研究中，我利用一種稱(chēng)為“量子隧穿”的現(xiàn)象設(shè)計(jì)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以像人類(lèi)一樣“看到”視錯(cuò)覺(jué)。
我的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬人類(lèi)對(duì)著名的內(nèi)克爾立方體和魯賓花瓶幻覺(jué)的感知方面做得很好——事實(shí)上，比計(jì)算機(jī)視覺(jué)中使用的一些更大的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要好。
這項(xiàng)研究也許能解答人工智能(AI)系統(tǒng)是否真的能夠達(dá)到類(lèi)似人類(lèi)認(rèn)知的程度。
為什么會(huì)產(chǎn)生視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)?
視錯(cuò)覺(jué)會(huì)誘使大腦看到可能是真實(shí)也可能不是真實(shí)的東西。我們并不完全了解視錯(cuò)覺(jué)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(shí)是如何失靈的，比如癡呆癥和長(zhǎng)途太空飛行。
使用人工智能模擬和研究人類(lèi)視覺(jué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)是一個(gè)問(wèn)題。雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以識(shí)別藝術(shù)畫(huà)作等復(fù)雜物體，但它們往往無(wú)法理解視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)。(最新模型似乎至少可以識(shí)別某些類(lèi)型的錯(cuò)覺(jué)，但這些結(jié)果需要進(jìn)一步研究。)
我的研究利用量子物理學(xué)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
我的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作?
當(dāng)人腦處理信息時(shí)，它會(huì)決定哪些數(shù)據(jù)有用，哪些數(shù)據(jù)沒(méi)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用多層人工神經(jīng)元來(lái)模擬大腦的功能，使其能夠存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并將其分類(lèi)為有用或無(wú)益。
神經(jīng)元由其鄰居發(fā)出的信號(hào)激活。想象一下，每個(gè)神經(jīng)元都必須翻過(guò)一堵磚墻才能被激活，而來(lái)自鄰居的信號(hào)會(huì)把它撞得越來(lái)越高，直到它最終越過(guò)頂峰，到達(dá)另一邊的激活點(diǎn)。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！