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人工智能可以模擬人類思維嗎？深度神經(jīng)網(wǎng)絡是如何處理信息的？
發(fā)布時間：2024-08-23 12:29:14 瀏覽量：232次
有沒有可能讓人工智能像人類一樣思考？格拉斯哥大學進行的最新研究揭示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNNs）是如何處理信息的，以幫助我們更好地理解機器的思維過程及其與人類的相似之處。
目前，人工智能的發(fā)展仍然面臨挑戰(zhàn)，尤其是在理解機器思維方式和匹配人類信息處理方面。盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡被認為是模擬人類決策行為的最佳模型，在某些任務上甚至超越人類表現(xiàn)，但與人類相比，人工智能模型在某些任務中顯示出不一致和錯誤。
盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡已廣泛應用于人臉識別等領域，并取得了巨大成功，但科學家們?nèi)匀粚@些網(wǎng)絡的信息處理方式一知半解。
通過對深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理的視覺刺激進行3D建模，并與人類處理方式進行對比，研究小組成功可視化了人工智能模型與人類處理信息的相似之處，證明了它們的識別相似性。
建立“像”人類行為的人工智能模型時，必須確保其以與人類相同的信息識別對象。例如，在人臉識別中，如果人工智能模型未使用與人類相同的信息進行識別，可能會導致系統(tǒng)出錯的情況。
研究人員通過一系列可修改的3D面孔測試深度神經(jīng)網(wǎng)絡和人類對相似性的評價，并發(fā)現(xiàn)了它們的決策基于相似的信息。這一研究方法可視化了推動人類和網(wǎng)絡行為的三維面孔，揭示了人工智能模型與人類的不同信息處理方式。
這項工作有望為更可靠的人工智能技術奠定基礎，使其行為更貼近人類，并減少不可預測的錯誤。相關研究論文題為“Grounding deep neural network predictions of human categorization behavior in understandable functional features: The case of face identity”已發(fā)表在《Patterns》上。
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