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原標(biāo)題：為虛擬神經(jīng)科學(xué)開(kāi)辟新領(lǐng)域，斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺(jué)世界
關(guān)鍵字：報(bào)告,大腦,視覺(jué),神經(jīng)元,人工智能
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當(dāng)我們看著時(shí)鐘的秒針移動(dòng)時(shí)，我們的大腦會(huì)激活一系列的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元對(duì)特定的視覺(jué)角度敏感。這些細(xì)胞形成美麗的「風(fēng)車(chē)」圖，每部分代表不同角度的視覺(jué)感知。
大腦的視覺(jué)區(qū)域還包含更復(fù)雜和抽象的視覺(jué)特征圖，如面孔識(shí)別和場(chǎng)景理解等。
這樣的功能圖遍布整個(gè)大腦，讓神經(jīng)科學(xué)家既高興又困惑，他們長(zhǎng)期以來(lái)一直想知道，為什么大腦應(yīng)該進(jìn)化出只有現(xiàn)代科學(xué)才能觀察到的地圖式布局。
近日，斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)在利用 AI 復(fù)制大腦如何組織感官信息來(lái)理解世界的方式方面取得了重大進(jìn)展，為虛擬神經(jīng)科學(xué)開(kāi)辟了新的領(lǐng)域。
研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能算法——拓?fù)渖疃热斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) (Topographic Deep Artificial Neural Network，TDANN)，這是第一個(gè)預(yù)測(cè)靈長(zhǎng)類視覺(jué)系統(tǒng)中多個(gè)皮質(zhì)區(qū)域功能組織幾個(gè)方面的模型。
TDANN 只使用兩個(gè)規(guī)則：自然感官輸入和連接的空間約束；它成功預(yù)測(cè)了人類大腦視覺(jué)系統(tǒng)多個(gè)部分的感官反應(yīng)和空間組織。
經(jīng)過(guò)七年的深入研究，該研究成果以《A unifying framework for functional organization

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