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人工智能可以模拟人类思维吗？深度神经网络是如何处理信息的？
发布时间：2024-08-23 12:29:14 浏览量：247次
有没有可能让人工智能像人类一样思考？格拉斯哥大学进行的最新研究揭示了深度神经网络（DNNs）是如何处理信息的，以帮助我们更好地理解机器的思维过程及其与人类的相似之处。
目前，人工智能的发展仍然面临挑战，尤其是在理解机器思维方式和匹配人类信息处理方面。尽管深度神经网络被认为是模拟人类决策行为的最佳模型，在某些任务上甚至超越人类表现，但与人类相比，人工智能模型在某些任务中显示出不一致和错误。
尽管深度神经网络已广泛应用于人脸识别等领域，并取得了巨大成功，但科学家们仍然对这些网络的信息处理方式一知半解。
通过对深度神经网络处理的视觉刺激进行3D建模，并与人类处理方式进行对比，研究小组成功可视化了人工智能模型与人类处理信息的相似之处，证明了它们的识别相似性。
建立“像”人类行为的人工智能模型时，必须确保其以与人类相同的信息识别对象。例如，在人脸识别中，如果人工智能模型未使用与人类相同的信息进行识别，可能会导致系统出错的情况。
研究人员通过一系列可修改的3D面孔测试深度神经网络和人类对相似性的评价，并发现了它们的决策基于相似的信息。这一研究方法可视化了推动人类和网络行为的三维面孔，揭示了人工智能模型与人类的不同信息处理方式。
这项工作有望为更可靠的人工智能技术奠定基础，使其行为更贴近人类，并减少不可预测的错误。相关研究论文题为“Grounding deep neural network predictions of human categorization behavior in understandable functional features: The case of face identity”已发表在《Patterns》上。
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