计算机和人类“看”法不尽相同，但这重要么？

来源：大数据资料学术期刊

“看”这个高难度多年来被确信是生物所都有的。

当工程师第一次“崇”电子计算机“看”这个高难度时，他们理所当然地确信电子计算机可以像生物眼睛一样来进行电视观众。

约克大学（York University）电子计算机研究团队约翰·托索斯（John Tsotsos）时说，七十年代六十年代有关电子计算机感官的第一批提案“只不过是由生物感官的外观设计上所驱动的”。

但是现在情况现在大不相同，人工“骨骼肌网络”处置比如说数据资料的方式与生物的越来越相似。

电子计算机感官现在从缩放演进到了广阔的领域。现在，电子计算机可以在某些感官勤务上胜于生物，比如并用图片外观设计上分清狗和狐狸，以及验证针灸投影之前的要到。

生物的该系统流程与电子计算机感官的前馈分析方法无论如何有所不同

基于电子计算机感官的骨骼肌网络流程很有趣。把转给的投影作为重定向端，通过一系列步骤对其来进行处置，首先验证像素，然后验证楔形和外形，验证整个某类，再次对它们的外观设计做出猜测。由于整个流程属于批量增设，又被称为“前馈”系统设计。

关于生物感官，我们不认识得太多，但我们知道生物感官不太显然。

在已经有的文章“一个系统说明了感官私下”（A Mathematical Model Unlocks the Secrets of Vision）之前，Quanta介绍了一种新的一个系统，该模型企图解释生物感官的之前心奥秘：脑的感经纤维是如何根据从视网膜转给到的少量数据资料，创造出生动、准确的世上客体的。

该模型表明，感经纤维通过一系列骨骼肌该系统继电器实现这一“壮举”，这些该系统继电器将来自一些人数据资料的或多或少变化细化为我们看著经常出现的各种投影。此该系统流程与电子计算机感官的前馈分析方法更加有所不同。

康奈尔大学骨骼肌研究团队莫里斯·维克多（Jonathan Victor）表示：“这项岗位确实发现了生物感经纤维与电子计算机感官之间的复杂程度和某种意义上的歧异。”

电子计算机感官根本不需生物感官的启发？

在某些不足之处，答案只不过确实定的。

的传播感经纤维的数据资料受到解剖学的限制：相对较少的骨骼肌将感经纤维与一些人联系在一起，这限制了皮质运用于的感官数据资料量。

而电子计算机不必害怕带宽问题，因此没有必要运用于稀疏数据资料分析方法。“如果有无限的计算能力和内存，确实还需稀疏任何东西？答案显然不是！”Tsotsos说。

但是Tsotsos确信无视生物的景深是错误的。

迄今电子计算机擅长的分类勤务是电子计算机感官的“平板电脑成果”。为了完成这些勤务，只需在海量数据资料集之前找到相关性均可。对于越来越高阶的勤务，例如从多个角度扫描某类以具体是什么，这种关联法就行不通了，显然还是需生物仍要。

去年接受Quanta采访时，认知科学先驱Judea Pearl提出批评这一观点时越来越为笼统，他确信相关性训练从在短期内来看不想使AI系统设计演进得太远。

例如，生物感官的关键外观设计上是具有双重能力。我们转给感官数据资料的同时对所见所闻确信。当这个结论令人震惊时，我们会再看一遍，不一定第二眼便会告诉我们真实的情况。以前馈方式岗位的电子计算机感官系统设计不一定缺乏此功能，这引致电子计算机感官系统设计有时甚至只能完成某些有趣的感官勤务。

电子计算机感官系统设计毫无疑问期望

生物感官还毕竟另一个越来越微妙，越来越重要的东西。

生物的感官系统设计是需几年的小时才能茁壮的。Tsotsos和他的合作者在2019年发表的一篇论文之前发现，人们直到17岁将近才能够无论如何在混乱挤迫的找到他们的目标。其他研究显示，识别面孔的能力多年来连续性直到20岁将近才有所增加。

电子计算机感官系统设计通过分析大量数据资料来岗位。它们的应用软件是固定的，并且不想像脑发育的方式一样随着小时的很长而茁壮，如果基础前提如此有所不同，结果确实也会不一样？Tsotsos确信电子计算机感官系统设计毫无疑问期望。

他说：“用这些深度修习分析方法之前来进行修习与生物修习无关——天花板即将准备好了，这些系统设计将无法之后演进。”

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