麻省理工学院的科学家设计了一种可以被灵长类动物的大脑视觉识别的计算机

麻省理工学院的科学家设计了一种可以被灵长类动物的大脑视觉识别的计算机

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2020-09-27 12:39:38 * 浏览: 3
麻省理工学院的科学家设计了一种计算机网络,可以直观地识别物体和灵长类动物。尽管研究人员多年来一直致力于建立可以用灵长类动物大脑视觉识别的计算机模型,但一群大学神经病学家表示,它最终是通过建立所谓的神经网络来实现的。神经网络是基于计算机的设计,比传统计算机更像大脑。从历史上看,计算机一直擅长于计算,排序和存储数据以及解决科学问题。但是,当传统计算机做得不好时,人类天生就擅长于发现模式,处理歧义和视觉识别对象等事情。基于神经的计算机应更擅长处理大数据问题和复杂的分析,使其适合处理物联网,机器人和大数据所需的数百万或数十亿个传感器。麻省理工学院脑与认知科学系DiCarlo神经科学教授James Middot表示,麻省理工学院最新的神经网络可以更好地识别物体,这表明神经科学家已经获得了他们所谓的对物体识别工作原理的相当准确的了解。技术。由于最近处理能力的提高和可以为计算机算法和“火车”提供图像的较大图像数据集,因此也有可能取得进展。实际上,由模型预测的神经反应和神经群体中对象空间的距离表明,这些模型包含了我们对大脑这个神秘部分之前发生的事情的最好理解,DiCarlo在书面声明中表示。卡迪厄尔·麦戈文研究所和麻省理工学院的博士后研究员项目的查尔斯·布尔指出,新技术应该带来更强大的人工智能,有一天,它具有修复人类视觉问题的能力。该大学解释说,神经网络的建立是基于类似于人类的大脑层次结构来进行信息传递的,模仿了信息从眼睛视网膜流向大脑的方式。数字网络的设计师可以创建多层计算程序。对于每个级别,都会根据麻省理工学院进行数学运算。在每个连续的级别,视觉对象的表示变得越来越复杂。卡迪厄说:“每个元素通常都是一个非常简单的数学表达式,但是当您将成千上万个这样的东西放在一起时,将原始信号转换为对象识别表示非常好,这将非常复杂。接下来,研究人员为他们的视觉项目工作计划提供了跟踪运动和识别三维形式的能力。