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原標(biāo)題：為虛擬神經(jīng)科學(xué)開辟新領(lǐng)域，斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界
關(guān)鍵字：報告,大腦,視覺,神經(jīng)元,人工智能
文章來源：人工智能學(xué)家
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來源：ScienceAI
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當(dāng)我們看著時鐘的秒針移動時，我們的大腦會激活一系列的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元對特定的視覺角度敏感。這些細(xì)胞形成美麗的「風(fēng)車」圖，每部分代表不同角度的視覺感知。
大腦的視覺區(qū)域還包含更復(fù)雜和抽象的視覺特征圖，如面孔識別和場景理解等。
這樣的功能圖遍布整個大腦，讓神經(jīng)科學(xué)家既高興又困惑，他們長期以來一直想知道，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)隊在利用 AI 復(fù)制大腦如何組織感官信息來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)開辟了新的領(lǐng)域。
研究人員開發(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)，這是第一個預(yù)測靈長類視覺系統(tǒng)中多個皮質(zhì)區(qū)域功能組織幾個方面的模型。
TDANN 只使用兩個規(guī)則：自然感官輸入和連接的空間約束；它成功預(yù)測了人類大腦視覺系統(tǒng)多個部分的感官反應(yīng)和空間組織。
經(jīng)過七年的深入研究，該研究成果以《A unifying framework for functional organization

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)